Low-Rank Approximation (eBook)
XIII, 272 Seiten
Springer-Verlag
978-3-319-89620-5 (ISBN)
Ivan Markovsky obtained Ph.D. in Electrical Engineering from the Katholieke Universiteit Leuven in 2005. Since then, he is teaching and doing research in control and system theory at the School of Electronics and Computer Science (ECS) of the University of Southampton and the Department of Fundamental Electricity and Instrumentation (ELEC) of the Vrije Universiteit Brussel, where he is currently an associate processor. His research interests are structured low-rank approximation, system identification, and data-driven control, topics on which he has published 70 peer-reviewed papers, 7 book chapters, and 2 monographs. He is an associate editor of the International Journal of Control and the SIAM Journal of Matrix Analysis and Applications. In 2011, Ivan Markovsky was awarded an ERC starting grant on the topic of structured low-rank approximation.
Ivan Markovsky obtained Ph.D. in Electrical Engineering from the Katholieke Universiteit Leuven in 2005. Since then, he is teaching and doing research in control and system theory at the School of Electronics and Computer Science (ECS) of the University of Southampton and the Department of Fundamental Electricity and Instrumentation (ELEC) of the Vrije Universiteit Brussel, where he is currently an associate processor. His research interests are structured low-rank approximation, system identification, and data-driven control, topics on which he has published 70 peer-reviewed papers, 7 book chapters, and 2 monographs. He is an associate editor of the International Journal of Control and the SIAM Journal of Matrix Analysis and Applications. In 2011, Ivan Markovsky was awarded an ERC starting grant on the topic of structured low-rank approximation.
Chapter 1. Introduction.- Part I: Linear modeling problems.- Chapter 2. From data to models.- Chapter 3. Exact modelling.- Chapter 4. Approximate modelling.- Part II: Applications and generalizations.- Chapter 5. Applications.- Chapter 6. Data-driven filtering and control.- Chapter 7. Nonlinear modeling problems.- Chapter 8. Dealing with prior knowledge.- Index.
Erscheint lt. Verlag | 3.8.2018 |
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Reihe/Serie | Communications and Control Engineering |
Zusatzinfo | XIII, 272 p. 19 illus., 15 illus. in color. |
Verlagsort | Cham |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Mathematik / Informatik ► Mathematik | |
Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
Schlagworte | Data Approximation • Hankel Problems • linear algebra • linear models • Low-complexity Model • Matrix Completion • Numerical Algorithms • Sylvester Problems • System Identification • System Theory • Time-invariant System • Toeplitz Problems |
ISBN-10 | 3-319-89620-2 / 3319896202 |
ISBN-13 | 978-3-319-89620-5 / 9783319896205 |
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Größe: 3,9 MB
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