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Bayesian inversion for electromyography using low-rank tensor formats

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In
Inverse problems 37(5), Seiten/Artikel-Nr.:055003

ImpressumBristol [u.a.] : Institute of Physics

ISSN1361-6420

Online
DOI: 10.1088/1361-6420/abd85a


Einrichtungen

  1. Lehr- und Forschungsgebiet Numerische Analysis (111620)
  2. Fachgruppe Mathematik (110000)
  3. Lehrstuhl für Angewandte Mathematik und Institut für Geometrie und Praktische Mathematik (N.N.) (111410)


Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 004


Dokumenttyp
Journal Article

Format
online, print

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85104914595
WOS Core Collection: WOS:000739554100001

Interne Identnummern
RWTH-2022-00971
Datensatz-ID: 839996

Beteiligte Länder
Germany

Lizenzstatus der Zeitschrift

 GO

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Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften (Fak.1) > Fachgruppe Mathematik
Öffentliche Einträge
Publikationsdatenbank
110000
111410
111620
 Datensatz erzeugt am 2022-01-26, letzte Änderung am 2025-10-17
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