Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1118722302 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Algorithms for Robust and Fast Sparse Recovery : New Approaches Towards the Noise Folding Problem and the Big Data Challenge / Steffen Peter ; Gutachter: Xiaoxiang Zhu, Holger Rauhut, Massimo Fornasier ; Betreuer: Massimo Fornasier |
| Person(en) |
Peter, Steffen (Verfasser) Fornasier, Massimo (Akademischer Betreuer, Gutachter) Zhu, Xiaoxiang (Gutachter) Rauhut, Holger (Gutachter) |
| Verlag | München : Universitätsbibliothek der TU München |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2016 |
| Umfang/Format | Online-Ressource |
| Hochschulschrift | Dissertation, München, Technische Universität München, 2016 |
| Persistent Identifier | URN: urn:nbn:de:bvb:91-diss-20161024-1295426-1-5 |
| URL | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20161024-1295426-1-5 (Verlag) (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Sachgruppe(n) | 510 Mathematik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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