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    1.
    0532611 - ARÚ 2021 RIV DE cze, ger C - Conference Paper (international conference)
    Křivánek, Roman
    Přehled využití geofyzikálních měření Archeologického ústavu AV ČR v Praze v Krušných horách v rámci projektu ArchaeoMontan 2018 - Geophysikalische Messungen des Archäologischen Instituts der Akademie der Wissenschaften der Tschechischen Republik im Rahmen des ArchaeoMontan-Projektes 2018.
    [Summary of use of geophysical measurements of the Institute of Archaeology CAS in Prague during project ArchaeoMontan 2018.]
    ArchaeoMontan 2018. Krušné hory v centru zájmu montánní archeologie - Das Erzgebirge im Fokus der Montanarchäologie. Dresden: Landesamt für Archäologie Sachsen, 2018 - (Smolnik, R.; Goryczková, N.), s. 389-396. Arbeits- und Forschungsberichte zur sächsischen Bodendenkmalpflege, Beiheft, 32. ISBN 978-3-943770-38-4.
    [ArchaeoMontan 2018. Dippoldiswalde (DE), 23.08.2018-24.08.2018]
    Institutional support: RVO:67985912
    Keywords : geophysical survey * Ore Mountains * montan archaeology * archaeological prospection
    OECD category: Archaeology
    Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0311154
     
     
    2.
    0328063 - ÚI 2010 RIV US eng J - Journal Article
    Lukšan, Ladislav - Matonoha, Ctirad - Vlček, Jan
    Algorithm 896: LSA: Algorithms for Large-Scale Optimization.
    [Algoritmus 896: LSA: Algoritmy pro rozsáhlé optimalizační úlohy.]
    ACM Transactions on Mathematical Software. Roč. 36, č. 3 (2009), 16-1-16-29. ISSN 0098-3500. E-ISSN 1557-7295
    R&D Projects: GA AV ČR IAA1030405; GA ČR GP201/06/P397
    Institutional research plan: CEZ:AV0Z10300504
    Keywords : algorithms * design * large-scale optimization * large-scale nonsmooth optimization * large-scale nonlinear least squares * large-scale nonlinear minimax * large-scale systems of nonlinear equations * sparse problems * partially separable problems * limited-memory methods * discrete Newton methods * quasi-Newton methods * primal interior-point methods
    Subject RIV: BB - Applied Statistics, Operational Research
    Impact factor: 1.904, year: 2009
    Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0174469
     
     

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