Global Optimization with Non-Convex Constraints: Sequential and Parallel Algorithms: Nonconvex Optimization and Its Applications, cartea 45
Autor Roman G. Strongin, Yaroslav D. Sergeyeven Limba Engleză Paperback – 10 noi 2013
Din seria Nonconvex Optimization and Its Applications
-
Preț: 389.77 lei - 18%
Preț: 1165.24 lei - 18%
Preț: 899.46 lei - 18%
Preț: 1738.02 lei - 18%
Preț: 1177.32 lei - 18%
Preț: 908.18 lei - 18%
Preț: 1481.05 lei - 20%
Preț: 973.54 lei - 18%
Preț: 1184.54 lei - 24%
Preț: 3197.53 lei - 18%
Preț: 1202.31 lei - 18%
Preț: 1170.20 lei - 20%
Preț: 948.10 lei - 18%
Preț: 913.32 lei - 20%
Preț: 965.59 lei - 15%
Preț: 618.66 lei - 18%
Preț: 905.46 lei - 18%
Preț: 905.59 lei - 18%
Preț: 1197.21 lei - 18%
Preț: 1743.51 lei - 18%
Preț: 1274.76 lei - 18%
Preț: 914.52 lei - 18%
Preț: 1209.02 lei - 15%
Preț: 618.47 lei - 15%
Preț: 618.66 lei - 18%
Preț: 1756.71 lei - 18%
Preț: 908.71 lei - 20%
Preț: 971.71 lei - 20%
Preț: 973.10 lei - 18%
Preț: 1178.72 lei - 18%
Preț: 1210.53 lei
Preț: 927.56 lei
Preț vechi: 1131.17 lei
-18%
Puncte Express: 1391
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 11-25 august
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9781461371175
ISBN-10: 1461371171
Pagini: 732
Ilustrații: XXVIII, 704 p. 1 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 x 38 mm
Greutate: 1.01 kg
Ediția:2000
Editura: Springer Us
Colecția Springer
Seria Nonconvex Optimization and Its Applications
Locul publicării:New York, NY, United States
ISBN-10: 1461371171
Pagini: 732
Ilustrații: XXVIII, 704 p. 1 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 x 38 mm
Greutate: 1.01 kg
Ediția:2000
Editura: Springer Us
Colecția Springer
Seria Nonconvex Optimization and Its Applications
Locul publicării:New York, NY, United States
Public țintă
ResearchCuprins
Preface. Acknowledgements. Part One: Global Optimization Algorithms as Decision Procedures. Theoretical Background and Core Univariate Case. 1. Introduction. 2. Global Optimization Algorithms as Statistical Decision Procedures - The Information Approach. 3. Core Global Search Algorithm and Convergence Study. 4. Global Optimization Methods as Bounding Procedures - The Geometric Approach. Part Two: Generalizations for Parallel Computing, Constrained and Multiple Criteria Problems. 5. Parallel Global Optimization Algorithms and Evaluation of the Efficiency of Parallelism. 6. Global Optimization under Non-Convex Constraints - The Index Approach. 7. Algorithms for Multiple Criteria Multiextremal Problems. Part Three: Global Optimization in Many Dimensions. Generalizations through Peano Curves. 8. Peano-Type Space-Filling Curves as Means for Multivariate Problems. 9. Multidimensional Parallel Algorithms. 10. Multiple Peano Scannings and Multidimensional Problems. References. List of Algorithms. List of Figures. List of Tables. Index.