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Analysis of target data-dependent greedy kernel algorithms: Convergence rates for f-, f P- and f/P-greedy, , und . (2021)Structured Deep Kernel Networks for Data-Driven Closure Terms of Turbulent Flows, , , , und . preprint, (2021)cite arxiv:2010.03030.Biomechanical surrogate modelling using stabilized vectorial greedy kernel methods, , , und . CoRR, (2020)Analysis of Target Data-Dependent Greedy Kernel Algorithms: Convergence Rates for f-, \$\$f \backslashcdot P\$\$- and f/P-Greedy, , und . Constructive Approximation, (18.10.2022)A Full Order, Reduced Order and Machine Learning Model Pipeline for Efficient Prediction of Reactive Flows, , , , , , , und . Large-Scale Scientific Computing, Seite 378--386. Cham, Springer International Publishing, (2022)Analysis of target data-dependent greedy kernel algorithms: Convergence rates for $f$-, $f P$- and $f/P$-greedy, , und . (2021)Universality and Optimality of Structured Deep Kernel Networks, , und . (2021)Biomechanical Surrogate Modelling Using Stabilized Vectorial Greedy Kernel Methods, , , und . Numerical Mathematics and Advanced Applications ENUMATH 2019, 139, Seite 499-508. Springer, (2021)Structured Deep Kernel Networks for Data-Driven Closure Terms of Turbulent Flows, , , , und . Large-Scale Scientific Computing, 13127, Seite 410-418. Cham, Springer, (2022)Stability of convergence rates: Kernel interpolation on non-Lipschitz domains, , und . (2022)