Gør som tusindvis af andre bogelskere
Tilmeld dig nyhedsbrevet og få gode tilbud og inspiration til din næste læsning.
Ved tilmelding accepterer du vores persondatapolitik.Du kan altid afmelde dig igen.
This book starts with illustrations of the ubiquitous character of optimization, and describes numerical algorithms in a tutorial way.
Ce livre est exclusivement consacré aux algorithmes numériques d'optimisation (quasi-Newton, faisceaux, programmation quadratique successive, points intérieurs); les bases théoriques (conditions d'optimalité, multiplicateurs de Lagrange) sont supposées connues.Son but est de familiariser le lecteur avec ces algorithmes, qui sont pour la plupart bien classiques. Leur description insiste sur leur implémentation numérique, ils peuvent être programmés directement par un lecteur expérimenté. Le côté théorique n'est pas pour autant négligé, avec démonstration de chaque théorème de convergence ou vitesse de convergence; souvent, ces démonstrations utilisent des hypothèses minimales.
From the reviews: "The account is quite detailed and is written in a manner that will appeal to analysts and numerical practitioners alike...they contain everything from rigorous proofs to tables of numerical calculations....
This book covers the fundamentals of convex analysis, a refinement of standard calculus with equalities and approximations replaced by inequalities. Reviews minimization algorithms, which provide immediate application to optimization and operations research.
Tilmeld dig nyhedsbrevet og få gode tilbud og inspiration til din næste læsning.
Ved tilmelding accepterer du vores persondatapolitik.