1997, ISBN: 0792346807
1997 Gebundene Ausgabe Differenzialgeometrie, Geometrie / Differenzialgeometrie, Entscheidungstheorie, Operations Research, Unternehmensforschung, Optimierung, Diskrete Mathematik, Geom… Mehr…
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
Autor: | |
Titel: | |
ISBN-Nummer: |
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)
Detailseite zuletzt geändert am 2024-02-11T12:02:38+01:00 (Vienna)
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.Weitere, andere Bücher, die diesem Buch sehr ähnlich sein könnten:
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