Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben / Springer-Lehrbuch (PDF)
Dieses Buch bietet eine umfassende und aktuelle Darstellung des Themenbereichs "Numerische Lösung unrestringierter Opti- mierungsaufgaben mit differenzierbarer Zielfunktion", die über die bislang existierende Lehrbuchliteratur deutlich hinausgeht. Es wendet...
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Produktinformationen zu „Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben / Springer-Lehrbuch (PDF)“
Dieses Buch bietet eine umfassende und aktuelle Darstellung des Themenbereichs "Numerische Lösung unrestringierter Opti- mierungsaufgaben mit differenzierbarer Zielfunktion", die über die bislang existierende Lehrbuchliteratur deutlich hinausgeht. Es wendet sich in erster Linie an Studierende der Mathematik, der Wirtschaftsmathematik und der Technomat- hematik in mittleren und höheren Semestern, sollte aber auch erfahrenen Mathematikern einen Zugang zur aktuellen For- schung und Anwendern einen Überblick über die vorhandenen Verfahren geben. Alle besprochenen Verfahren sind ausführ- lich motiviert und mit einer vollständigen Konvergenzanalyse versehen, und es werden zu allen konkreten Algorithmen Ta- bellen mit numerischen Resultaten angegeben. In Anhängen sind die benötigten Grundlagen aus der mehrdimensionalen Analysis und der linearen Algebra sowie Testbeispiele zusam- mengestellt. Abgerundet wird das Buch durch ca. 150 Aufgaben unterschiedlichen Umfangs und Schwierigkeitsgrades.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Carl Geiger , Christian Kanzow
- 2013, 1999, 350 Seiten, Deutsch
- Verlag: Springer-Verlag GmbH
- ISBN-10: 3642585825
- ISBN-13: 9783642585821
- Erscheinungsdatum: 11.03.2013
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 26 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
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