Neural Networks as Positive Linear Operators (Series on Concrete & Applicable Mathematics)

個数：

予約
ポイントキャンペーン

Neural Networks as Positive Linear Operators (Series on Concrete & Applicable Mathematics)

Anastassiou, George A

ウェブストア価格 ¥34,258（本体¥31,144）
World Scientific Publishing Co Pte Ltd（2026/04発売）
外貨定価 US$ 158.00
【ウェブストア限定】洋書・洋古書ポイント5倍対象商品（～2/28）
ポイント 1,555pt

現在予約受付中です。出版後の入荷・発送となります。
（重要：表示されている発売日は予定となり、発売が延期、中止、生産限定品で商品確保ができないなどの理由により、ご注文をお取消しさせていただく場合がございます。予めご了承ください。）

●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて

【入荷遅延について】
世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。

◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。

◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。

製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 420 p.
言語 ENG
商品コード 9789819826186

Full Description

This research monograph presents a groundbreaking unification of neural network approximation theory through the lens of Positive Linear Operators (PLOs). For the first time in the literature, neural network operators and activated convolution operators are rigorously analyzed as PLOs — providing a comprehensive, quantitative framework based on inequalities and the modulus of continuity.The author develops a general, elegant, and highly versatile theory that applies uniformly to a wide variety of neural and convolution operators, bridging Pure and Applied Mathematics with modern Artificial Intelligence and Machine Learning. The results open new directions for mathematical understanding of neural network approximation, with applications across computational analysis, engineering, statistics, and economics.This volume is an essential resource for mathematicians, computer scientists, and engineers seeking a rigorous analytical foundation for AI and deep learning models.