Narrowing the gap between combinatorial and hyperbolic knot invariants via deep learning
Grünbaum, Daniel (2022) Narrowing the gap between combinatorial and hyperbolic knot invariants via deep learning. Journal of Knot Theory and Its Ramifications 31 (01).Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 29 Feb 2024 12:42
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Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | Journal of Knot Theory and Its Ramifications | ||||
| Verlag: | WORLD SCIENTIFIC PUBL CO PTE LTD | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ort der Veröffentlichung: | SINGAPORE | ||||
| Band: | 31 | ||||
| Nummer des Zeitschriftenheftes oder des Kapitels: | 01 | ||||
| Datum | 2022 | ||||
| Institutionen | Mathematik | ||||
| Identifikationsnummer |
| ||||
| Stichwörter / Keywords | ; Deep learning; knot invariants; exploratory data analysis | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 56932 |
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