The Krasnosel'skiĭ-Mann Iterative Method: Recent Progress and Applications: SpringerBriefs in Optimization
Autor Qiao-Li Dong, Yeol Je Cho, Songnian He, Panos M. Pardalos, Themistocles M. Rassiasen Limba Engleză Paperback – 25 feb 2022
This brief explores the Krasnosel'skiĭ-Man (KM) iterative method, which has been extensively employed to find fixed points of nonlinear methods.
Din seria SpringerBriefs in Optimization
- 15%
Preț: 388.12 lei - 15%
Preț: 387.82 lei -
Preț: 328.85 lei -
Preț: 362.88 lei -
Preț: 332.41 lei -
Preț: 331.83 lei -
Preț: 396.46 lei -
Preț: 364.56 lei -
Preț: 365.09 lei -
Preț: 365.29 lei -
Preț: 364.35 lei -
Preț: 364.35 lei -
Preț: 365.45 lei -
Preț: 366.19 lei - 15%
Preț: 445.44 lei - 15%
Preț: 445.58 lei -
Preț: 361.78 lei -
Preț: 361.37 lei -
Preț: 365.09 lei -
Preț: 363.99 lei -
Preț: 362.15 lei -
Preț: 427.42 lei -
Preț: 365.09 lei -
Preț: 364.56 lei -
Preț: 365.65 lei -
Preț: 363.26 lei -
Preț: 427.06 lei -
Preț: 460.55 lei -
Preț: 428.15 lei -
Preț: 363.16 lei -
Preț: 364.56 lei -
Preț: 332.66 lei
Preț: 388.23 lei
Preț vechi: 456.74 lei
-15% Nou
Puncte Express: 582
Preț estimativ în valută:
68.70€ • 80.56$ • 60.33£
68.70€ • 80.56$ • 60.33£
Carte disponibilă
Livrare economică 26 ianuarie-09 februarie
Livrare express 09-15 ianuarie pentru 22.78 lei
Preluare comenzi: 021 569.72.76
Specificații
ISBN-13: 9783030916534
ISBN-10: 3030916537
Pagini: 127
Ilustrații: VIII, 127 p. 2 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 x 11 mm
Greutate: 0.2 kg
Ediția:1st ed. 2022
Editura: Springer International Publishing
Colecția Springer
Seria SpringerBriefs in Optimization
Locul publicării:Cham, Switzerland
ISBN-10: 3030916537
Pagini: 127
Ilustrații: VIII, 127 p. 2 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 x 11 mm
Greutate: 0.2 kg
Ediția:1st ed. 2022
Editura: Springer International Publishing
Colecția Springer
Seria SpringerBriefs in Optimization
Locul publicării:Cham, Switzerland
Cuprins
1. Introduction.- 2. Notation and Mathematical Foundations.-3. The Krasnoselskii-Mann Iteration.- 4. Relations of the Krasnosel'skii-Mann Iteration and the Operator Splitting Methods.- 5. The Inertial Krasnoselskii-Mann Iteration.- 6. The Multi-step Inertial Krasnoselskii-Mann Iteration.- 7. Relaxation Parameters of the Krasnoselskii-Mann Iteration.- 8. Two Applications.
Caracteristici
Offers a self-contained presentation of both classical and new results for interdisciplinary research Contains cutting-edge techniques and various applications Discusses recent applications of KM in large-scale optimization methods