Modern Numerical Nonlinear Optimization /
Contiene: 1) Introducción; 2) Fundamentos sobre la optimización sin restricciones. Cálculo del tamaño de los pasos; 3) Métodos de descenso más pronunciado; 4) El método de Newton; 5) Métodos de gradiente conjugado; 6) Métodos de quasi-Newton; 7) Métodos de Newton inexactos; 8) Métodos de región de c...
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| Κύριος συγγραφέας: | |
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| Μορφή: | Βιβλίο |
| Γλώσσα: | Αγγλικά |
| Έκδοση: |
Cham, Suiza :
Springer,
2022, c2022
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| Σειρά: | (Springer Optimization and Its Applications ;
195) |
| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | Ver documento en línea |
| Ετικέτες: |
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| Περίληψη: | Contiene: 1) Introducción; 2) Fundamentos sobre la optimización sin restricciones. Cálculo del tamaño de los pasos; 3) Métodos de descenso más pronunciado; 4) El método de Newton; 5) Métodos de gradiente conjugado; 6) Métodos de quasi-Newton; 7) Métodos de Newton inexactos; 8) Métodos de región de confianza; 9) Métodos directos para optimización sin restricciones; 10) Métodos de optimización no lineal restringida: una visión general; 11) Condiciones de optimalidad para optimización no lineal; 12) Optimización restringida de límites simples; 13) Programación cuadrática; 14) Métodos de penalización y métodos de Lagrangian aumentados; 15) Programación secuencial cuadrática; 16) Métodos primarios: el gradiente geducidogGeneralizado con linealización secuencial; 17) Métodos de punto interior; 18) Métodos de filtro; 19) Búsqueda lineal con filtro de punto interior; 20) Métodos directos para optimización restringida. |
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| Φυσική περιγραφή: | 1 libro electrónico en línea (XXXIII, 807 p.) 1 recurso en línea |
| Κοινό: | 2025 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos |
| ISBN: | 978-3-031-08720-2 |
| Πρόσβαση: | Licencias ilimitadas |