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Numéro d'article:
79728896
Applied and Numerical Harmonic Analysis Approximation Theory: From Taylor Polynomials to Wavelets, (Paperback)
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Ce qui se démarque
Comprehensive Coverage
This book offers a thorough exploration of harmonic analysis, bridging methods from Taylor polynomials to wavelet theory, making it ideal for students and professionals seeking depth in approximation techniques.
Practical Applications
Real-world applications are integrated throughout, showcasing how theoretical concepts are utilized in various fields, helping readers understand the practical relevance of harmonic analysis.
Accessible Learning
Written in a clear, approachable style, the book caters to both beginners and advanced learners, ensuring that complex ideas are digestible and engaging for a wide audience.
Détails du produit
- This concisely written book gives an elementary introduction to a classical area of mathematics--approximation theory--in a way that naturally leads to the modern field of wavelets. The exposition, driven by ideas rather than technical details and proofs, demonstrates the dynamic nature of mathematics and the influence of classical disciplines on many areas of modern mathematics and applications. Included are classical, illustrative examples and constructions, exercises, and a discussion of the role of wavelets to areas such as digital signal processing and data compression. One of the few books to describe wavelets in words rather than mathematical symbols, the work will be an excellent textbook or self-study reference for advanced undergraduate/beginning graduate students and instructors in pure and applied mathematics, mathematical physics, and engineering. Readers will find motivation and background material pointing toward advanced literature and research topics in pure and applied harmonic analysis and related areas.
| Manual & guide type | Instruction Manual |
| Book format | Paperback |
| Edition | 6th 2004., corr. 2nd printing 2005, corr. 3rd printing 2006 Edition |
| Skill level | Advanced |
| Pages | 156 |
| Language | English |
| Brand | Ole Christensen |
| Pub date | 2004-03-18 |
| Author | Ole Christensen |
| Subgenre | Applied |
| Genre | Textbooks |
| Bisac subject heading | Mathematics |
| Series title | Applied and Numerical Harmonic Analysis |
| Dimensions | 6.26 x 0.43 x 9.14 in (15.9 x 1.1 x 23.2 cm) |
| Educational level | General |
| Age group | Adult |
| Retail packaging | Single Piece |
| Original languages | English |
À qui est-ce destiné ?
-
Students of Mathematics
Ideal for university students studying applied mathematics or numerical analysis looking for comprehensive reference material.
-
Researchers in Analysis
Beneficial for researchers focusing on harmonic analysis and approximation theory seeking advanced problem-solving techniques.
-
Educators Teaching Concepts
Useful for educators requiring a structured approach to teach advanced approximation theories and numerical methods.
-
Casual Readers
Not suitable for casual readers or those looking for light, introductory material on mathematics.
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Ole Christensen Applied Mathematics Books Editorial Review
Applied and Numerical Harmonic Analysis Approximation Theory: From Taylor Polynomials to Wavelets is a comprehensive textbook by Ole Christensen that delves into advanced mathematical concepts. This paperback edition, printed in 2004 with subsequent corrections, spans 156 pages and is tailored for adults seeking an in-depth understanding of applied harmonic analysis. The book covers topics from Taylor polynomials to wavelets, making it a valuable resource for advanced learners. With its precise dimensions and English language text, it appeals to those studying mathematics at a general educational level. The clear instructional manual format and its focus on applied techniques make it an essential guide for mathematics students.
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Avantages
- Comprehensive coverage of advanced harmonic analysis
- Well-structured for advanced learners
- Clear illustrations and examples provided
- Valuable for students in mathematics
- Good approach from Taylor polynomials to wavelets
Les inconvénients
- May be too advanced for beginners
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