Approximation

Dieses Lehrbuch bietet eine anschauliche Einfhrung in die Theorie und Numerik der Approximation mit Bezgen zu aktuellen Anwendungen der Datenanalyse. Dabei werden klassische Themen der Approximation mit relevanten Methoden der mathematischen Signalverarbeitung verknpft und gut nachvollziehbar erklrt. Bei den Herleitungen der verschiedenen Approximationsmethoden werden konstruktive Zugnge bevorzugt. Dies fhrt direkt zu numerischen Algorithmen, deren Implementierung im Detail erklrt wird. Weiterhin illustriert eine Vielzahl an Beispielen die theoretischen und numerischen Grundlagen. Das Lehrbuch behandelt u.a. folgende Themen: Bestapproximationen in normierten linearen Rumen Approximation in euklidischen Rumen Tschebyscheff-Approximation Asymptotische Resultate der Approximation Kern-basierte Approximation mit gitterfreien Methoden Approximationsmethoden der Computertomographie Neben zahlreichen Beispielen sind fr die weitere Vertiefung der Kernthemen auch viele bungsaufgaben mit Lsungshinweisen enthalten.