Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben
Aufbauend auf Vorlesungen an den Universitäten Hamburg und Trier stellen die Autoren die "Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben" umfassend dar. Ausführlich behandelt werden lineare Programme, Simplex-Verfahren und Innere-Punkte-Methoden,...
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Produktinformationen zu „Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben “
Klappentext zu „Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben “
Aufbauend auf Vorlesungen an den Universitäten Hamburg und Trier stellen die Autoren die "Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben" umfassend dar. Ausführlich behandelt werden lineare Programme, Simplex-Verfahren und Innere-Punkte-Methoden, Optimalitätsbedingungen, nichtlineare restringierte Programme, nichtglatte Optimierung sowie Variationsungleichungen. Mit ca. 140 Aufgaben unterschiedlichen Schwierigkeitsgrades.
Inhaltsverzeichnis zu „Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben “
1. Einführung.- 2. Optimalitätsbedingungen.- 3. Lineare Programme.- 4. Innere-Punkte-Methoden.- 5. Nichtlineare Optimierung.- 6. Nichtglatte Optimierung.- 7. Variationsungleichungen.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Carl Geiger , Christian Kanzow
- 2002, 487 Seiten, 1 Abbildungen, Masse: 15,5 x 23,5 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Springer
- ISBN-10: 3540427902
- ISBN-13: 9783540427902
- Erscheinungsdatum: 06.03.2002
Rezension zu „Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben “
Ich habe das Buch mit grossem Interesse gelesen. Es enthält alle für Vorlesungen auf diesem Gebiet der nichtlinearen endlichdimensionalen Optimierung notwendigen Aussagen. Ausgehend von ihm können die Gebiete der linearen Optimierung, der Theorie nichtlinearer Optimierungsaufgaben, der Numerik nichtlinearer Optimierung und der Variationsaufgaben studiert werden. Es unterscheidet sich positiv von vielen weiteren auf dem Markt befindlichen Lehrbüchern dadurch, dass es sowohl eine umfangreiche Diskussion von Lösungsalgorithmen für Optimierungsaufgaben als auch die theoretischen Aussagen zu Optimalitäts- und Regularitätsbedingungen in hinreichender Breite und Tiefe enthält. Die Aussagen sind durchweg bewiesen, was für Vorlesungen für mathematische Studiengänge notwendig ist. Hervorheben möchte ich auch die Aufnahme von Übungsaufgaben. Zusammenfassend kann ich sagen: Das Buch ist das beste Lehrbuch zu Theorie und Lösungsverfahren der mathematischen Optimierung. Ich kann es sowohl Studierenden (mathematischer und auch anderer) Fachrichtungen als auch den Lehrenden auf dem Gebiet der mathematischen Optimierung sehr empfehlen. Anwendern von Optimierungsmethoden zum Beispiel im Operations Research wird dieses Buch ebenfalls ein wertvolles Nachschlagewerk sein.Prof. Dr. Stephan Dempe, TU Bergakademie Freiberg.
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