The Linearization Method for Constrained Optimization: Springer Series in Computational Mathematics, cartea 22
Autor Boris N. Pshenichnyj Traducere de S. S. Wilsonen Limba Engleză Paperback – 14 oct 2012
Din seria Springer Series in Computational Mathematics
- 15%
Preț: 478.52 lei - 18%
Preț: 977.81 lei - 18%
Preț: 698.75 lei -
Preț: 388.57 lei -
Preț: 371.93 lei - 18%
Preț: 1344.60 lei -
Preț: 379.51 lei - 18%
Preț: 1341.56 lei - 18%
Preț: 754.11 lei - 20%
Preț: 957.51 lei - 24%
Preț: 688.04 lei - 15%
Preț: 624.14 lei -
Preț: 385.26 lei - 18%
Preț: 711.78 lei - 15%
Preț: 618.83 lei - 18%
Preț: 869.63 lei - 18%
Preț: 974.87 lei - 18%
Preț: 1068.74 lei -
Preț: 378.95 lei - 18%
Preț: 911.19 lei - 15%
Preț: 624.95 lei - 15%
Preț: 632.63 lei - 15%
Preț: 501.54 lei - 15%
Preț: 634.54 lei - 18%
Preț: 1343.07 lei - 18%
Preț: 1082.55 lei - 18%
Preț: 1178.65 lei - 18%
Preț: 763.03 lei - 15%
Preț: 682.79 lei
Preț: 366.19 lei
Nou
Puncte Express: 549
Preț estimativ în valută:
64.81€ • 76.00$ • 56.82£
64.81€ • 76.00$ • 56.82£
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 26 ianuarie-09 februarie 26
Preluare comenzi: 021 569.72.76
Specificații
ISBN-13: 9783642634017
ISBN-10: 364263401X
Pagini: 164
Ilustrații: VIII, 150 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 9 mm
Greutate: 0.24 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1994
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Seria Springer Series in Computational Mathematics
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
ISBN-10: 364263401X
Pagini: 164
Ilustrații: VIII, 150 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 9 mm
Greutate: 0.24 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1994
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Seria Springer Series in Computational Mathematics
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
Public țintă
ResearchCuprins
1. Convex and Quadratic Programming.- 1.1 Introduction.- 1.2 Necessary Conditions for a Minimum and Duality.- 1.3 Quadratic Programming Problems.- 2. The Linearization Method.- 2.1 The General Algorithm.- 2.2 Resolution of Systems of Equations and Inequalities.- 2.3 Acceleration of the Convergence of the Linearization Method.- 3. The Discrete Minimax Problem and Algorithms.- 3.1 The Discrete Minimax Problem.- 3.2 The Dual Algorithm for Convex Programming Problems.- 3.3 Algorithms and Examples.- Appendix: Comments on the Literature.- References.