Nonlinear Optimization de Francisco J. Aragón

Nonlinear Optimization: Springer Undergraduate Texts in Mathematics and Technology

Autor Francisco J. Aragón, Miguel A. Goberna, Marco A. López, Margarita M.L. Rodríguez

en Limba Engleză Hardback – 8 mar 2019

Subliniem apariția primei ediții a volumului Nonlinear Optimization, o resursă didactică ce reușește să echilibreze rigoarea matematică cu necesitățile practice ale modelării în lumea reală. Publicată în prestigioasa serie Springer Undergraduate Texts in Mathematics and Technology, această lucrare se distinge prin structura sa clară, fiind împărțită în două secțiuni fundamentale care permit utilizarea sa ca text principal atât pentru cursuri de optimizare convexă, cât și non-convexă.

Considerăm că progresia materialului este intuitivă pentru parcursul academic: prima parte, dedicată optimizării analitice, fundamentează conceptele de convexitate și condițiile de optim fără restricții, în timp ce a doua parte face tranziția către optimizarea numerică. Aici, autorii Francisco J. Aragón, Miguel A. Goberna, Marco A. López și Margarita M.L. Rodriguez explorează algoritmi specifici pentru probleme cu și fără restricții, oferind o perspectivă aplicată asupra teoremelor de dualitate. Cititorii familiarizați cu Linear and Nonlinear Optimization de Richard W. Cottle vor aprecia în acest volum concentrarea sporită pe aplicațiile din științele sociale și naturale, precum și includerea metodelor de optimizare fără derivate, un subiect mai rar tratat în manualele introductive.

Fiecare capitol este susținut de ilustrații numerice și exerciții care nu se limitează la calcul, ci forțează înțelegerea rezultatelor teoretice fundamentale. Faptul că volumul include soluții selectate îl transformă dintr-un simplu suport de curs într-un instrument de lucru esențial pentru pregătirea examenelor sau pentru cercetarea aplicată în inginerie industrială și statistică.

Citește tot Restrânge

Din seria Springer Undergraduate Texts in Mathematics and Technology

Preț: 511^.99 lei

Puncte Express: 768

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 08-15 iunie

Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!

Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783030111830
ISBN-10: 3030111830
Pagini: 346
Ilustrații: XIV, 350 p. 193 illus., 106 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 28 mm
Greutate: 0.62 kg
Ediția:1st ed. 2019
Editura: Springer International Publishing
Colecția Springer
Seria Springer Undergraduate Texts in Mathematics and Technology

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte studenților de la matematică, statistică și inginerie care doresc să stăpânească nu doar teoria din spatele optimizării nelineare, ci și implementarea sa practică. Cititorul câștigă o metodologie clară de construcție a modelelor matematice pentru probleme complexe, beneficiind de un suport pedagogic solid prin exerciții rezolvate și exemple din diverse domenii științifice.

Despre autor

Echipa de autori, formată din Francisco J. Aragón, Miguel A. Goberna, Marco A. López și Margarita M.L. Rodriguez, reunește experți în matematică aplicată cu o vastă experiență academică. Expertiza lor colectivă acoperă arii critice ale analizei convexe și optimizării, reflectându-se în modul în care acest manual distilează concepte abstracte în aplicații practice. Contribuțiile lor în literatura de specialitate sunt recunoscute prin rigoarea demonstrațiilor și prin capacitatea de a adapta materialul didactic pentru nivelul studiilor de licență, menținând în același timp relevanța pentru programele de masterat în inginerie și cercetare operațională.

Descriere scurtă

This textbook on nonlinear optimization focuses on model building, real world problems, and applications of optimization models to natural and social sciences. Organized into two parts, this book may be used as a primary text for courses on convex optimization and non-convex optimization. Definitions, proofs, and numerical methods are well illustrated and all chapters contain compelling exercises. The exercises emphasize fundamental theoretical results on optimality and duality theorems, numerical methods with or without constraints, and derivative-free optimization. Selected solutions are given. Applications to theoretical results and numerical methods are highlighted to help students comprehend methods and techniques.

Cuprins

1. Preliminaries.- Part I. Analytical Optimization.- 2. Convexity.- 3. Unconstrained Optimization.- 4. Convex Optimization.- Part II. Numerical Optimization.- 5. Unconstrained Optimization Algorithms.- 6. Constrained Optimization.- Solutions to selected exercises.- References.- Index.

Recenzii

“The book can be used for ‘upper-level undergraduate students of mathematics and statistics, and graduate students of industrial engineering.’ … I would recommend it to students for further reading and to colleagues for its nicely illustrated material that may be used for designing their lectures on nonlinear optimization.” (Martin Schmidt, SIAM Review, Vol. 62 (2), 2020)
“This book is a valuable contribution to optimization, its theory, methods and applications ... . Applications to theoretical results and numerical methods are highlighted to help readers, e.g., students, in order to understand and learn approaches and methods. This excellent book is clearly and well structured, analytically deep, well exemplified, beautifully illustrated, and written with care and taste.” (Gerhard-Wilhelm, WeberJoanna Majchrzak and Erik Kropat, zbMATH 1423.90001, 2019)

Notă biografică

Francisco J. Aragón (Ramón y Cajal Researcher), Miguel A. Goberna (Full Professor), Marco A. López (Full Professor), and Margarita M. L. Rodríguez (Associate Professor) are members of the Optimization Laboratory at the University of Alicante. Marco A. López is also Honorary Adjunct Professor of CIAO, Federation University, Ballarat (Australia). This group was created in the 1980s by the 2^nd and 3^rd authors, and works on the theory and methods for optimization problems. In particular, they have analyzed ordinary, semi-infinite, and infinite optimization problems from different perspectives (e.g., optimality, duality, stability, sensitivity and robustness), and have contributed with various numerical methods for linear and convex semi-infinite optimization problems and systems, together with new splitting algorithms for tackling feasibility and optimization problems.
Miguel A. Goberna and Marco A. López are co-authors of the books Linear Semi-Infinite Optimization (J. Wiley, 1998) and Post-Optimal Analysis in Linear Semi-Infinite Optimization (SpringerBrief, 2014).

Caracteristici

Textbook for convex optimization and non-convex optimization courses Contains exercises with select solutions Features model building, real problems, and applications of optimization models Provides numerical approaches to solve nonlinear optimization problems