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Nussbaumer Knaflic Cole: Storytelling
with Data Box Set

Storytelling with Data Box Set

Selected Topics

Quantum Modelling of Economic and Financial Systems

Tauche ein in die Elektrodynamik mit einem Lehrbuch, welches die Maxwellschen Gleichungen als Ausgangspunkt nutzt, wodurch Schritt für Schritt ein tiefes Verständnis vermittelt wird.&nbsp;Besonderheiten:Dieses Buch beginnt jedes Kapitel mit einer der Maxwellschen Gleichungen und erklärt dann schrittweise die einzelnen Bestandteile.&nbsp;Anfänger/innen haben so ein konkretes Lernziel vor Augen.&nbsp;Sowohl die vorkommenden physikalischen Größen als auch mathematischen Grundlagen werden in ihrem natürlichen Kontext erklärt. Grundlegende Prinzipien und komplexe Konzepte werden für verschiedene Fälle betrachtet und mit einfachen Beispielen verdeutlicht. Mithilfe von Aufgaben und Lösungen – sowohl klassisch im Buch als auch als digitale Karteikarten für unterwegs – kann das erworbene Wissen eingeübt und vertieft werden.&nbsp;Inhalt:1. Das Gaußsche Gesetz für elektrische Felder – 2. Das Gaußsche Gesetz für magnetische Felder –&nbsp;3. Das Faradaysche Induktionsgesetz&nbsp;– 4. Das Ampère-Maxwellsche Gesetz – 5. Weiterführende Themen der Elektrodynamik – 6. Wechselwirkung von elektrischen und magnetischen Feldern mit Materie&nbsp;Zielgruppe:Studierende der Ingenieurwissenschaften und Naturwissenschaften, wie z.B. Elektrotechnik, Physik, Medizinphysik, etc. als auch Interessierte bzw. Berufstätige, die ein tieferes Verständnis für die Grundlagen der Elektrodynamik entwickeln möchten.&nbsp;Vorkenntnisse: Hilfreich sind physikalische Grundkenntnisse wie sie z.B. im Buch Vorkurs Physik fürs MINT-Studium vermittelt werden.&nbsp;Der Autor:Dr. Patrick Steglich&nbsp;promovierte 2017 an der Universität Rom ‚Tor Vergata‘ und habilitierte 2023 an der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus-Senftenberg.&nbsp;Seit 2018 ist er Dozent mit Lehrauftrag an der Technischen Hochschule Wildau&nbsp;für das Fach Elektrodynamik und forscht am Leibniz-Institut für innovative Mikroelektronik.

Tauche ein in die Elektrodynamik mit einem Lehrbuch, welches die Maxwellschen Gleichungen als Ausgangspunkt nutzt, wodurch Schritt für Schritt ein tiefes Verständnis vermittelt wird.&nbsp;Besonderheiten:Dieses Buch beginnt jedes Kapitel mit einer der Maxwellschen Gleichungen und erklärt dann schrittweise die einzelnen Bestandteile.&nbsp;Anfänger/innen haben so ein konkretes Lernziel vor Augen.&nbsp;Sowohl die vorkommenden physikalischen Größen als auch mathematischen Grundlagen werden in ihrem natürlichen Kontext erklärt. Grundlegende Prinzipien und komplexe Konzepte werden für verschiedene Fälle betrachtet und mit einfachen Beispielen verdeutlicht. Mithilfe von Aufgaben und Lösungen – sowohl klassisch im Buch als auch als digitale Karteikarten für unterwegs – kann das erworbene Wissen eingeübt und vertieft werden.&nbsp;Inhalt:1. Das Gaußsche Gesetz für elektrische Felder – 2. Das Gaußsche Gesetz für magnetische Felder –&nbsp;3. Das Faradaysche Induktionsgesetz&nbsp;– 4. Das Ampère-Maxwellsche Gesetz – 5. Weiterführende Themen der Elektrodynamik – 6. Wechselwirkung von elektrischen und magnetischen Feldern mit Materie&nbsp;Zielgruppe:Studierende der Ingenieurwissenschaften und Naturwissenschaften, wie z.B. Elektrotechnik, Physik, Medizinphysik, etc. als auch Interessierte bzw. Berufstätige, die ein tieferes Verständnis für die Grundlagen der Elektrodynamik entwickeln möchten.&nbsp;Vorkenntnisse: Hilfreich sind physikalische Grundkenntnisse wie sie z.B. im Buch Vorkurs Physik fürs MINT-Studium vermittelt werden.&nbsp;

Eine schrittweise Reise durch Maxwells Gleichungen

Klassische Elektrodynamik

Why Not Nonlinear Algebra: Math, Science, Applications And Funding

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Data Science and Interactive Visualization Tools for the Analysis of Qualitative Evidence empowers qualitative and mixed methods researchers in the data science movement by offering no-code, cost-free software access so that they can apply cutting-edge and innovative methods to synthetize qualitative data. The book builds on the idea that qualitative and mixed methods researchers should not have to learn to code to benefit from rigorous open-source, cost-free software that uses artificial intelligence, machine learning, and data visualization tools-just as people do not need to know C++ or TypeScript to benefit from Microsoft Word. The real barrier is the hundreds of R code lines required to apply these concepts to their databases. By removing the coding proficiency hurdle, this book will empower their research endeavors and help them become active members of and contributors to the applied data science community. The book offers a comprehensive explanation of data science and machine learning methodologies, along with access to software application tools to implement these techniques without any coding proficiency. The book addresses the need for innovative tools that enable researchers to tap into the insights that come out of cutting-edge data science tools with absolutely no computer language literacy requirements.

Data Science and Interactive Visualization Tools for the Analysis of Qualitative Evidence

Cyber Shorts

Crypto Engine Design

While the field of Deep Learning has been advancing at frightening speeds during the last ten years, we do not have a plausible theoretical explanation of its success yet. One can safely say that Deep Learning works, but nobody really understands why. Nevertheless, starting around five years before now, a decent number of theoretical papers specifically concerning neural nets started to emerge at top machine learning venues. This makes us think that the core of Deep Learning theory has already started to crystallize.The goal of the present book is to present these core concepts of Deep Learning theory to readers so that they could directly dive into recent papers of this area. For this purpose, each chapter elaborates a simple model or a classical result in details first and then discusses possible generalizations and more recent developments of the same idea.We have to warn the reader that the present book is not a mathematical manuscript. Not all results here are stated as formal theorems and not all theorems are provided with complete and rigorous proofs. Many of the theorems of the book are proven up to some technical lemmas, while for some there is only a proof sketch. This conforms with the main idea of the book: present and illustrate concepts rather than reproduce all the results.The book, in its present form, covers the following topics: uniform generalization bounds, PAC-bayesian generalization bounds, double descent phenomena, infinitely-wide networks, implicit bias of gradient descent, loss landscape, gradient descent convergence guarantees, and initialization strategies.

Elements Of Deep Learning Theory

Annals of Mathematics Studies

A comprehensive new theory of adelic line bundles on quasi-projective varieties over finitely generated fields This book introduces a comprehensive theory of adelic line bundles on quasi-projective varieties over finitely generated fields, developed in both geometric and arithmetic contexts. In the geometric setting, adelic line bundles are defined as limits of line bundles on projective compactifications under the boundary topology. In the arithmetic setting, they are defined as limits of Hermitian line bundles on projective arithmetic compactifications, also under the boundary topology. After establishing these foundational definitions, the book uses the theory to explore key concepts such as intersection theory, effective sections, volumes, and positivity of adelic line bundles. It also applies these results to study height functions of algebraic points and prove an equidistribution theorem on quasi-projective varieties. This theory has broad applications in the study of numerical, dynamical, and Diophantine properties of moduli spaces, quasi-projective varieties, and varieties over finitely generated fields.

Adelic Line Bundles on Quasi-projective Varieties

This text focuses on the parts of stochastic theory that are particularly relevant to applications. It begins with a description of Brownian motion and the associated stochastic calculus, including the relationship to partial differential equations. It then solves stochastic differential equations by a variety of methods. The author also studies in detail the one-dimensional case. The book concludes with a treatment of semigroups and generators, applying the theory of Harris chains to diffusions as well as weak convergence of Markov chains to diffusions.

This text focuses on the parts of stochastic theory that are particularly relevant to applications. It begins with a description of Brownian motion and the associated stochastic calculus, including the relationship to partial differential equations. It then solves stochastic differential equations by a variety of methods. The author also studies in detail the one-dimensional case. The book concludes with a treatment of semigroups and generators, applying the theory of Harris chains to diffusions as well as weak convergence of Markov chains to diffusions.

An Elementary Introduction Emphasizing Applications

Stochastic Calculus

Series in Materials Science and Engineering

This book provides an introduction to the geometrical and topological methods that have become essential tools for soft condensed matter physicists. The emphasis is on providing mathematical tools in clear but precise language, focusing on fundamental concepts using real examples to illustrate for readers in vivid, three-dimensional fashion. The motivation is clearly provided using problems from soft condensed matter, from the packing of colloids to liquid crystals and thermal fluctuations of lipid membranes.

This book provides an introduction to the geometrical and topological methods that have become essential tools for soft condensed matter physicists. The emphasis is on providing mathematical tools in clear but precise language, focusing on fundamental concepts using real examples to illustrate for readers in vivid, three-dimensional fashion. The motivation is clearly provided using problems from soft condensed matter, from the packing of colloids to liquid crystals and thermal fluctuations of lipid membranes.

Geometry and Topology of Soft Materials

Selected Works Of Roderick S. C. Wong, The - Volume 4

Storytelling with Data Box Set

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