Nehodí se? Vůbec nevadí! Zboží můžete vrátit až do 30 dní
S dárkovým poukazem nešlápnete vedle. Obdarovaný si za dárkový poukaz může vybrat cokoliv z naší nabídky.
Až 30 dní na vrácení zboží
In this thesis two probabilistic model-based estimators are introduced that allow the reconstruction and identification of space-time continuous physical systems. The Sliced Gaussian Mixture Filter (SGMF) exploits linear substructures in mixed linear/nonlinear systems, and thus is well-suited for identifying various model parameters. The Covariance Bounds Filter (CBF) allows the efficient estimation of widely distributed systems in a decentralized fashion.
Ahoj! Jsem Libroamiko, tvůj knižní rádce.
Jak ti můžu pomoct?