Introduction to Nonlinear Optimization : Theory, Algorithms, and Applications with MATLAB /
Contenido: 1) Preliminares matemáticos; 2) Condiciones de optimidad para optimización sin restricciones; 3) Cuadrados mínimos; 4) El método gradiente; 5) El método de Newton; 6) Conjuntos convexos; 7) Funciones convexas; 8) Optimización convexa; 9) Optimización sobre un conjunto convexo; 10) Condici...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Libro |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
Philadelphia, EUA :
Society for Industrial and Applied Mathematics : Mathematical Optimization Society,
2017, c2017
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| Colección: | (Optimización MOS-SIAM)
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| Temas: | |
| Etiquetas: |
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| Resumen: | Contenido: 1) Preliminares matemáticos; 2) Condiciones de optimidad para optimización sin restricciones; 3) Cuadrados mínimos; 4) El método gradiente; 5) El método de Newton; 6) Conjuntos convexos; 7) Funciones convexas; 8) Optimización convexa; 9) Optimización sobre un conjunto convexo; 10) Condiciones de optimidad para problemas restringidos de linealidad; 11) Las condiciones Karush-Kuhn-Tucker; 12) Dualidad. |
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| Descripción física: | XII, 282 p. |
| Público: | Peticiones 2020 |
| ISBN: | 978-1-611974-98-0 |