( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Werner, Hans Joachim"

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
Two matrix-based proofs that the linear estimator Gy is the best linear unbiased estimator

, , und . Journal of Statistical Planning and Inference, 88 (2): 173--179 (01.08.2000)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Hans-Joachim Werner

Hans-Joachim Werner

Hans-Joachim Werner

Werner Joachim

Joachim Werner

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Dialog und Diskurs. Reflexionen über „Anderheit“ bei Martin Buber und Jürgen Habermas. Vortrag vor der Philosophischen Sektion der Martin Buber- Gesellschaft am 23.10.2004 in Heppenheim. Marburger Forum. Beiträge zur geistigen Situation der Gegenwart, (2004)Integral transformation with low-order scaling for large local second-order Møller-Plesset calculations., , und . J. Comput. Chem., 19 (11): 1241-1254 (1998)Ab initio geometry optimization for large molecules., , und . J. Comput. Chem., 18 (12): 1473-1483 (1997)A BLUE decomposition in the general linear regression model, und . Discussion paper / Sonderforschungsbereich 303 Information und die Koordniation Wirtschaftlicher Aktivitäten, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn Univ., SFB 303, Bonn, (1995)Determining the Numerical Stability of Quantum Chemistry Algorithms, , , und . Journal of Chemical Theory and Computation, 7 (8): 2387-2398 (August 2011)A density-fitting implementation of the density-based basis-set correction method., , , , , und . J. Comput. Chem., 45 (15): 1247-1253 (Juni 2024)14. Problem Decomposition in Quantum Chemistry.. Domain-Based Parallelism and Problem Decomposition Methods in Computational Science and Engineering, SIAM, (1995)Two matrix-based proofs that the linear estimator Gy is the best linear unbiased estimator, , und . Journal of Statistical Planning and Inference, 88 (2): 173--179 (01.08.2000)