Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The burgeoning field of differential equations on graphs has experienced significant growth in the past decade, propelled by the use of variational methods in imaging and by its applications in machine learning. This text provides a detailed overview of the subject, serving as a reference for researchers and as an introduction for graduate students wishing to get up to speed. The authors look through the lens of variational calculus and differential equations, with a particular focus on graph-Laplacian-based models and the graph Ginzburg-Landau functional. They explore the diverse applications, numerical challenges, and theoretical foundations of these models. A meticulously curated bibliography comprising approximately 800 references helps to contextualise this work within the broader academic landscape. While primarily a review, this text also incorporates some original research, extending or refining existing results and methods.