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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1202922694 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Understanding and Enhancing Data Recovery Algorithms : From Noise-Blind Sparse Recovery to Reweighted Methods for Low-Rank Matrix Optimization / Christian Kümmerle ; Gutachter: Rayan Saab, Felix Krahmer, Daniel Potts ; Betreuer: Felix Krahmer |
| Person(en) |
Kümmerle, Christian (Verfasser) Krahmer, Felix (Akademischer Betreuer) Saab, Rayan (Gutachter) Krahmer, Felix (Gutachter) Potts, Daniel (Gutachter) |
| Verlag | München : Universitätsbibliothek der TU München |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2019 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Dissertation, München, Technische Universität München, 2019 |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:bvb:91-diss-20191219-1521436-1-8 |
| URL | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20191219-1521436-1-8 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Schlagwörter | Social classes* ; Algorithms* ; Blind* ; Comprehension* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 512.9 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 510 Mathematik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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