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Smooth Nonlinear Optimization in Rn - Rapcsák, Tamás
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Rapcsák, Tamás:

Smooth Nonlinear Optimization in Rn - gebunden oder broschiert

1997, ISBN: 0792346807

1997 Gebundene Ausgabe Differenzialgeometrie, Geometrie / Differenzialgeometrie, Entscheidungstheorie, Operations Research, Unternehmensforschung, Optimierung, Diskrete Mathematik, Geom… Mehr…

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Rapcsak, Tamas:

Smooth Nonlinear Optimization in Rn 1997 - gebrauchtes Buch

1997, ISBN: 9780792346807

1997 Gepflegter, sauberer Zustand. Innen: Seiten eingerissen. 3030816/2 Versandkostenfreie Lieferung optimization,Optimality Conditions,algorithms,Optimization algorithms,sets,Optimizatio… Mehr…

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Smooth Nonlinear Optimization in Rn - gebrauchtes Buch

1997

ISBN: 9780792346807

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Details zum Buch
Smooth Nonlinear Optimization in Rn (Nonconvex Optimization and Its Applications)

This book is the first uniform, differential geometric approach to smooth nonlinear optimization. This advance allows the author to improve the sufficiency part of the Lagrange multiplier rule introduced in 1788 and to solve Fenchel's problem of level sets (1953) in the smooth case. Furthermore, this permits the author to replace convexity by geodesic convexity and apply it in complementarity systems, to study the nonlinear coordinate representations of smooth optimization problems, to describe the structure by tensors, to introduce a general framework for variable metric methods containing many basic nonlinear optimization algorithms, and - last but not least - to generate a class of polynomial interior point algorithms for linear optimization by a subclass of Riemannian metrics. Audience: The book is addressed to graduate students and researchers. The elementary notions necessary for understanding the material constitute part of the standard university curriculum.

Detailangaben zum Buch - Smooth Nonlinear Optimization in Rn (Nonconvex Optimization and Its Applications)


EAN (ISBN-13): 9780792346807
ISBN (ISBN-10): 0792346807
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsjahr: 1997
Herausgeber: Springer
396 Seiten
Gewicht: 0,742 kg
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2008-01-13T17:19:34+01:00 (Vienna)
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ISBN/EAN: 0792346807

ISBN - alternative Schreibweisen:
0-7923-4680-7, 978-0-7923-4680-7
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: tamas
Titel des Buches: smooth nonlinear optimization, superscript


Daten vom Verlag:

Autor/in: Tamás Rapcsák
Titel: Nonconvex Optimization and Its Applications; Smooth Nonlinear Optimization in Rn
Verlag: Springer; Springer US
376 Seiten
Erscheinungsjahr: 1997-08-31
New York; NY; US
Gewicht: 1,610 kg
Sprache: Englisch
213,99 € (DE)
219,99 € (AT)
236,00 CHF (CH)
POD
XIV, 376 p.

BB; Optimization; Hardcover, Softcover / Mathematik/Sonstiges; Optimierung; Verstehen; Optimality Conditions; Optimization algorithm; Optimization algorithms; algorithms; linear optimization; nonlinear optimization; optimization; sets; Software Engineering/Programming and Operating Systems; Probability Theory and Stochastic Processes; Operations Research/Decision Theory; Differential Geometry; Convex and Discrete Geometry; Optimization; Software Engineering; Probability Theory; Operations Research and Decision Theory; Differential Geometry; Convex and Discrete Geometry; Software Engineering; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Stochastik; Unternehmensforschung; Management: Entscheidungstheorie; Differentielle und Riemannsche Geometrie; Geometrie; Diskrete Mathematik; BC; EA

Preface. 1. Introduction. 2. Nonlinear Optimization Problems. 3. Optimality Conditions. 4. Geometric Background of Optimality Conditions. 5. Deduction of the Classical Optimality Conditions in Nonlinear Optimization. 6. Geodesic Convex Functions. 7. On the Connectedness of the Solution Set to Complementarity Systems. 8. Nonlinear Coordinate Representations. 9. Tensors in Optimization. 10. Geodesic Convexity on R°n+ 11. Variable Metric Methods Along Geodesics. 12. Polynomial Variable Metric Methods for Linear Optimization. 13. Special Function Classes. 14. Fenchel's Unsolved Problem of Level Sets. 15. An Improvement of the Lagrange Multiplier Rule for Smooth Optimization Problems. A. On the Connection Between Mechanical Force Equilibrium and Nonlinear Optimization. B. Topology. C. Riemannian Geometry. References. Author Index. Subject Index. Notations.

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