Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1251753442 |
| Titel | Optimal Feedback Law Recovery by Gradient-Augmented Sparse Polynomial Regression / Behzad Azmi, Dante Kalise, Karl Kunisch |
| Person(en) |
Azmi, Behzad (Verfasser) Kalise, Dante (Verfasser) Kunisch, Karl (Verfasser) |
| Verlag | Konstanz : KOPS Universität Konstanz |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2021 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:bsz:352-2-ziodqjb4nyrb7 |
| URL | https://kops.uni-konstanz.de/handle/123456789/56521 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen | In: Journal of Machine Learning Research (JMLR) ; 22 (2021). - 48. - Microtome Publishing. - ISSN 1532-4435. - eISSN 1533-7928 |
| DDC-Notation | 515.6 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 510 Mathematik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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