Methods of Descent for Nondifferentiable Optimization: Lecture Notes in Mathematics, cartea 1133
Autor Krzysztof C. Kiwielen Limba Engleză Paperback – iun 1985
Din seria Lecture Notes in Mathematics
- 17%
Preț: 389.73 lei -
Preț: 340.60 lei -
Preț: 429.99 lei -
Preț: 430.15 lei -
Preț: 376.27 lei -
Preț: 315.08 lei -
Preț: 348.10 lei -
Preț: 484.95 lei -
Preț: 411.74 lei -
Preț: 435.08 lei - 15%
Preț: 487.81 lei - 15%
Preț: 424.92 lei -
Preț: 407.87 lei -
Preț: 335.64 lei -
Preț: 337.06 lei -
Preț: 299.15 lei -
Preț: 405.97 lei - 15%
Preț: 477.90 lei -
Preț: 318.81 lei -
Preț: 338.27 lei - 15%
Preț: 452.04 lei - 15%
Preț: 573.68 lei - 15%
Preț: 479.94 lei -
Preț: 177.34 lei -
Preț: 371.97 lei -
Preț: 462.55 lei -
Preț: 468.94 lei -
Preț: 313.49 lei -
Preț: 335.43 lei -
Preț: 392.84 lei -
Preț: 315.87 lei -
Preț: 405.24 lei -
Preț: 337.07 lei -
Preț: 404.87 lei -
Preț: 322.53 lei -
Preț: 406.19 lei -
Preț: 337.57 lei -
Preț: 410.84 lei -
Preț: 404.36 lei -
Preț: 313.49 lei -
Preț: 335.89 lei -
Preț: 266.56 lei -
Preț: 373.93 lei -
Preț: 305.99 lei - 15%
Preț: 479.14 lei -
Preț: 371.03 lei - 20%
Preț: 455.68 lei - 15%
Preț: 463.67 lei -
Preț: 315.67 lei -
Preț: 262.16 lei
Preț: 409.31 lei
Puncte Express: 614
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 16-30 iulie
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: 9783540156420
ISBN-10: 3540156429
Pagini: 372
Ilustrații: VIII, 364 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 20 mm
Greutate: 0.52 kg
Ediția:1985
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Seria Lecture Notes in Mathematics
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
ISBN-10: 3540156429
Pagini: 372
Ilustrații: VIII, 364 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 20 mm
Greutate: 0.52 kg
Ediția:1985
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Seria Lecture Notes in Mathematics
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
Public țintă
ResearchCuprins
Fundamentals.- Aggregate subgradient methods for unconstrained convex minimization.- Methods with subgradient locality measures for minimizing nonconvex functions.- Methods with subgradient deletion rules for unconstrained nonconvex minimization.- Feasible point methods for convex constrained minimization problems.- Methods of feasible directions for nonconvex constrained problems.- Bundle methods.- Numerical examples.