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: 389.12 lei -
Preț: 371.01 lei - 18%
Preț: 1344.60 lei -
Preț: 379.36 lei - 18%
Preț: 1335.92 lei - 20%
Preț: 957.51 lei - 20%
Preț: 949.48 lei - 18%
Preț: 761.62 lei - 15%
Preț: 616.82 lei - 18%
Preț: 873.00 lei - 18%
Preț: 967.46 lei - 18%
Preț: 1059.66 lei -
Preț: 378.95 lei -
Preț: 398.96 lei - 18%
Preț: 911.19 lei - 15%
Preț: 624.95 lei - 15%
Preț: 632.63 lei - 15%
Preț: 499.49 lei - 15%
Preț: 634.54 lei - 18%
Preț: 1356.14 lei - 18%
Preț: 1073.26 lei - 18%
Preț: 1168.26 lei - 18%
Preț: 763.03 lei - 15%
Preț: 682.79 lei - 24%
Preț: 688.64 lei - 24%
Preț: 685.37 lei - 15%
Preț: 620.55 lei
Preț: 364.92 lei
Puncte Express: 547
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 27 iulie-10 august
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 400.00 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9783642634017
ISBN-10: 364263401X
Pagini: 164
Ilustrații: VIII, 150 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 10 mm
Greutate: 0.26 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1994
Editura: Springer
Colecția Springer Series in Computational Mathematics
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 10 mm
Greutate: 0.26 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1994
Editura: Springer
Colecția Springer Series in Computational Mathematics
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.