Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben
Umfassende, aktuelle und deutlich über die existierende Literatur hinausgehende Darstellung des Themenbereichs "Numerische Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben mit differenzierbarer Zielfunktion". Alle Verfahren sind ausführlich motiviert und mit...
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Produktinformationen zu „Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben “
Umfassende, aktuelle und deutlich über die existierende Literatur hinausgehende Darstellung des Themenbereichs "Numerische Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben mit differenzierbarer Zielfunktion". Alle Verfahren sind ausführlich motiviert und mit einer vollständigen Konvergenzanalyse versehen. Mit Grundlagen und Testbeispielen im Anhang. Plus: 150 ausgewählte Aufgaben, Tabellen mit numerischen Resultaten zu allen konkreten Algorithmen.
Klappentext zu „Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben “
Umfassende, aktuelle und deutlich über die existierende Literatur hinausgehende Darstellung des Themenbereichs "Numerische Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben mit differenzierbarer Zielfunktion". Alle Verfahren sind ausführlich motiviert und mit einer vollständigen Konvergenzanalyse versehen. Mit Grundlagen und Testbeispielen im Anhang. Plus: 150 ausgewählte Aufgaben, Tabellen mit numerischen Resultaten zu allen konkreten Algorithmen.
Inhaltsverzeichnis zu „Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben “
1. Einführung.- 2. Optimalitätskriterien.- Aufgaben.- 3. Konvexe Funktionen.- Aufgaben.- 4. Ein allgemeines Abstiegsverfahren.- Aufgaben.- 5. Schrittweitenstrategien.- 5.1 Armijo-Regel.- 5.2 Wolfe-Powell-Schrittweitenstrategie.- 5.3 Strenge Wolfe-Powell-Schrittweitenstrategie.- Aufgaben.- 6. Schrittweitenalgorithmen.- 6.1 Armijo-Regel.- 6.2 Wolfe-Powell-Schrittweitenstrategie.- 6.3 Strenge Wolfe-Powell-Schrittweitenstrategie.- Aufgaben.- 7. Konvergenzraten und Charakterisierungen.- Aufgaben.- 8. Gradientenverfahren.- 8.1 Das Gradientenverfahren.- 8.2 Konvergenz bei quadratischer Zielfunktion.- 8.3 Gradientenähnliche Verfahren.- Aufgaben.- 9. Newton-Verfahren.- 9.1 Das lokale Newton-Verfahren.- 9.2 Ein globalisiertes Newton-Verfahren.- 9.3 Hinweise zur Implementation.- 9.4 Numerische Resultate.- Aufgaben.- 10. Inexakte Newton-Verfahren.- 10.1 Das lokale inexakte Newton-Verfahren.- 10.2 Ein globalisiertes inexaktes Newton-Verfahren.- 10.3 Hinweise zur Implementation.- 10.4 Numerische Resultate.- Aufgaben.- 11. Quasi-Newton-Verfahren.- 11.1 Herleitung einiger Quasi-Newton-Formeln.- 11.2 Lokale Konvergenz des PSB-Verfahrens.- 11.3 Lokale Konvergenz des BFGS-Verfahrens.- 11.4 Globalisierte Quasi-Newton-Verfahren.- 11.5 Konvergenz bei gleichmässig konvexen Funktionen.- 11.6 Weitere Quasi-Newton-Formeln.- 11.7 Hinweise zur Implementation.- 11.8 Numerische Resultate.- Aufgaben.- 12. Limited Memory Quasi-Newton-Verfahren.- 12.1 Herleitung des Limited Memory BFGS-Verfahrens.- 12.2 Konvergenz bei gleichmässig konvexen Funktionen.- 12.3 Hinweise zur Implementation.- 12.4 Numerische Resultate.- Aufgaben.- 13. CG-Verfahren.- 13.1 Das CG-Verfahren für lineare Gleichungssysteme.- 13.2 Das Fletcher-Reeves-Verfahren.- 13.3 Das Polak-Ribière-Verfahren.- 13.4 Ein modifiziertes Polak-Ribière-Verfahren.- 13.5 Weitere CG-Verfahren.- 13.6 Numerische Resultate.- Aufgaben.- 14. Trust-Region-Verfahren.- 14.1 Das Trust-Region-Teilproblem.- 14.2 Die KKT-Bedingungen.- 14.3 Eine exakte
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Penalty-Funktion.- 14.4 Zur Lösung des Trust-Region-Teilproblems.- 14.5 Trust-Region-Newton-Verfahren.- 14.6 Teilraum-Trust-Region-Newton-Verfahren.- 14.7 Inexakte Trust-Region-Newton-Verfahren.- 14.8 Trust-Region-Quasi-Newton-Verfahren.- 14.9 Numerische Resultate.- Aufgaben.- A. Grundlagen aus der mehrdimensionalen Analysis.- B. Grundlagen aus der linearen Algebra.- C. Testbeispiele.
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Bibliographische Angaben
- Autoren: Carl Geiger , Christian Kanzow
- 1999, 1999, 350 Seiten, 3 Abbildungen, Masse: 15,5 x 23,5 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Springer
- ISBN-10: 3540662200
- ISBN-13: 9783540662204
- Erscheinungsdatum: 09.09.1999
Rezension zu „Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben “
From the reviews:"The book derives from different lectures given by the authors at the University of Hamburg. The authors consider only numerical methods for unconstrained optimization problems and assume the function to be minimized is continously differentiable. The book is clearly written and contains many examples. [..]" (H. Benker (Merseburg) - Zentralblatt MATH Database 0934.65062)
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