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Das in seiner 5. Auflage erschienene digitale Buch «Leipzig – Neubau, Sanierung und Verfall» dokumentiert die Veränderung Leipzigs in dem Zeitraum 2004 bis 2020. Trotz eines wirtschaftlichen Zusammenbruchs nach der Wende, konnten sich in Leipzig recht schnell wichtige neue Industriezweige und Dienstleistungsbetriebe etablieren, was den wirtschaftlichen Neubeginn der Stadt in wesentlichem Maße unterstützte. Im Zuge dieser Neuorientierung erfolgte eine groß angelegte Sanierung der Innenstadt – Messehäuser, Passagen, Kaufhäuser, Hotelneubauten, der Bau eines neuen Messegeländes, die Neugestaltung des berühmten Brühl, der Bau des City-Tunnels, die Revitalisierung innerstädtischer Brachflächen sowie von Industriebrachen. Aus einer glanzlosen Stadt zu DDR-Zeiten, entstand nach der Wende in atemberaubender Zeit eine neue lebenswerte und moderne City mit vielen Sehenswürdigkeiten, welche Leipzig zu einer wahren Perle in den neuen Bundesländern machen. Das digitale Buch «Leipzig – Neubau, Sanierung und Verfall» gibt dazu einen umfangreichen Einblick über die rasante Stadtentwicklung von 2004 bis 2020. Der Autor Frank Walter, welcher Jahrzehnte in dieser Stadt lebt und mit ihr verbunden ist, dokumentiert sehr aufschlussreich in lesenswerter Form die interessante Stadtentwicklung mit über 200 Abbildungen.

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Nowadays, tensors play a central role for the representation, mining, analysis, and fusion of multidimensional, multimodal, and heterogeneous big data in numerous fields. This set on Matrices and Tensors in Signal Processing aims at giving a self-contained and comprehensive presentation of various concepts and methods, starting from fundamental algebraic structures to advanced tensor-based applications, including recently developed tensor models and efficient algorithms for dimensionality reduction and parameter estimation. Although its title suggests an orientation towards signal processing, the results presented in this set will also be of use to readers interested in other disciplines. This first book provides an introduction to matrices and tensors of higher-order based on the structures of vector space and tensor space. Some standard algebraic structures are first described, with a focus on the hilbertian approach for signal representation, and function approximation based on Fourier series and orthogonal polynomial series. Matrices and hypermatrices associated with linear, bilinear and multilinear maps are more particularly studied. Some basic results are presented for block matrices. The notions of decomposition, rank, eigenvalue, singular value, and unfolding of a tensor are introduced, by emphasizing similarities and differences between matrices and tensors of higher-order.