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...
Shranjeno v:
| Glavni avtor: | |
|---|---|
| Format: | Knjiga |
| Jezik: | angleščina |
| Izdano: |
Philadelphia, EUA :
Society for Industrial and Applied Mathematics : Mathematical Optimization Society,
2017, c2017
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| Serija: | (Optimización MOS-SIAM)
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| Teme: | |
| Oznake: |
Brez oznak, prvi označite!
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MARC
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| 245 | 1 | 0 | |a Introduction to Nonlinear Optimization : |b Theory, Algorithms, and Applications with MATLAB / |c A. Beck. |
| 264 | 4 | |a Philadelphia, EUA : |b Society for Industrial and Applied Mathematics : |b Mathematical Optimization Society, |c 2017, c2017 | |
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| 440 | 1 | |a (Optimización MOS-SIAM) | |
| 520 | |a 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. | ||
| 521 | |a Peticiones 2020 | ||
| 649 | |a XX | ||
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| 650 | |a Optimización Matemática - |x Tema Principal | ||
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