Версия для слепых
Робастные методы и алгоритмы оценивания корреляционных характеристик данных на основе новых высокоэффективных и быстрых робастных оценок масштаба : автореферат дис. кандидата физико-математических наук : 05.13.18
Робастные методы и алгоритмы оценивания корреляционных характеристик данных на основе новых высокоэффективных и быстрых робастных оценок масштаба
автореферат дис. ... кандидата физико-математических наук : 05.13.18
Санкт-Петербург, 2013

Робастные методы и алгоритмы оценивания корреляционных характеристик данных на основе новых высокоэффективных и быстрых робастных оценок масштаба
автореферат дис. ... кандидата физико-математических наук : 05.13.18

Санкт-Петербург, 2013

Библиографическое описание

Скопировать
Смирнов, Павел Олегович. Робастные методы и алгоритмы оценивания корреляционных характеристик данных на основе новых высокоэффективных и быстрых робастных оценок масштаба : автореферат дис. ... кандидата физико-математических наук : 05.13.18 / Смирнов Павел Олегович; [Место защиты: С.-Петерб. гос. политехн. ун-т]. — Санкт-Петербург, 2013. — 18 с..

Детальная информация

Код документа в НЭБ
000199_000009_005545659
Автор(ы)
Заглавие
Робастные методы и алгоритмы оценивания корреляционных характеристик данных на основе новых высокоэффективных и быстрых робастных оценок масштаба : автореферат дис. кандидата физико-математических наук : 05.13.18
Место издания
Санкт-Петербург
Год издания
2013
Объем
18 с.
Ответственность
Смирнов Павел Олегович; [Место защиты: С.-Петерб. гос. политехн. ун-т]
ББК
В172.4,03
Язык
Русский

Другие документы из источника "Российская государственная библиотека (РГБ)"

Посмотреть все документы источника "Российская государственная библиотека (РГБ)"

MARC-запись (MARC21)

LDR
02042nam a2200289 i 4500
001
005545659
003
RuMoRGB
005
20140730105120.0
008
140311s2013 ru |||| a |00 u rus d
017
##
$a: 14-3702А
$b: RuMoRKP
040
##
$a: RuMoRGB
$b: rus
$c: RuMoRGB
041
##
$a: rus
072
#1
$a: 05.13.18
$2: nsnr
084
##
$a: В172.4,03
$2: rubbk
100
1#
$a: Смирнов, Павел Олегович
245
##
$a: Робастные методы и алгоритмы оценивания корреляционных характеристик данных на основе новых высокоэффективных и быстрых робастных оценок масштаба :
$b: автореферат дис. ... кандидата физико-математических наук : 05.13.18
$c: Смирнов Павел Олегович; [Место защиты: С.-Петерб. гос. политехн. ун-т]
260
##
$a: Санкт-Петербург
$c: 2013
300
##
$a: 18 с.
650
#1
$a: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
$2: nsnr
650
#1
$a: Физико-математические науки -- Математика -- Теория вероятностей и математическая статистика -- Математическая статистика -- Дисперсионный и факторный анализ. Корреляции и регрессии
$2: rubbk
720
1#
$a: Санкт-Петербургский государственный политехнический университет
787
11
$w: 007210985
$i: Диссертация
852
##
$a: РГБ
$b: FB
$c: D13N
$j: 9 14-1/2942
$x: 90
856
11
$q: application/pdf
$u: http://dlib.rsl.ru/rsl01005000000/rsl01005545000/rsl01005545659/rsl01005545659.pdf
$y: Читать
Национальная электронная библиотека (НЭБ) предлагает Вам ознакомиться с подробной информацией о документе: « Робастные методы и алгоритмы оценивания корреляционных характеристик данных на основе новых высокоэффективных и быстрых робастных оценок масштаба : автореферат дис. кандидата физико-математических наук : 05.13.18 » , автор — Смирнов П.О.. Документ был опубликован в 2013 году. Место издания — Санкт-Петербург. Электронный ресурс – электронная копия документа предоставлена в НЭБ библиотекой "Российская государственная библиотека". Фонд библиотеки расположен по адресу: 119019, Москва, ул. Воздвиженка, 3/5. На сайте rusneb.ru Вы можете читать онлайн оцифрованную версию документа « Робастные методы и алгоритмы оценивания корреляционных характеристик данных на основе новых высокоэффективных и быстрых робастных оценок масштаба : автореферат дис. кандидата физико-математических наук : 05.13.18 » в удобной системе просмотра документов. Документ также доступен для скачивания в форматах: pdf.
Вы находитесь на новой версии портала Национальной Электронной Библиотеки. Если вы хотите воспользоваться старой версией, перейдите по ссылке .