The Mathematics of Nonlinear Programming: Undergraduate Texts in Mathematics
Autor Anthony L. Peressini, Francis E. Sullivan, J.J. Jr. Uhlen Limba Engleză Hardback – 2 mar 1988
Din seria Undergraduate Texts in Mathematics
-
Preț: 447.10 lei - 15%
Preț: 391.13 lei - 19%
Preț: 509.25 lei - 15%
Preț: 465.56 lei -
Preț: 425.54 lei -
Preț: 411.17 lei -
Preț: 386.76 lei - 15%
Preț: 458.75 lei -
Preț: 283.12 lei - 15%
Preț: 438.38 lei - 15%
Preț: 587.57 lei - 17%
Preț: 335.06 lei -
Preț: 407.89 lei -
Preț: 375.27 lei - 15%
Preț: 430.36 lei - 17%
Preț: 386.69 lei -
Preț: 387.67 lei -
Preț: 471.98 lei - 15%
Preț: 468.62 lei -
Preț: 433.54 lei - 15%
Preț: 509.21 lei - 15%
Preț: 431.63 lei - 15%
Preț: 484.12 lei -
Preț: 446.10 lei - 15%
Preț: 512.22 lei - 15%
Preț: 516.62 lei - 19%
Preț: 500.33 lei -
Preț: 407.65 lei - 20%
Preț: 481.13 lei - 15%
Preț: 511.29 lei - 15%
Preț: 462.80 lei - 15%
Preț: 511.16 lei -
Preț: 309.60 lei - 15%
Preț: 395.17 lei -
Preț: 388.78 lei - 15%
Preț: 491.10 lei - 15%
Preț: 433.19 lei - 15%
Preț: 470.34 lei - 15%
Preț: 437.10 lei - 15%
Preț: 430.20 lei - 15%
Preț: 445.93 lei -
Preț: 389.65 lei - 15%
Preț: 494.55 lei -
Preț: 470.42 lei
Preț: 512.18 lei
Preț vechi: 602.56 lei
-15%
Puncte Express: 768
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 11-25 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: 9780387966144
ISBN-10: 0387966145
Pagini: 276
Ilustrații: X, 276 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 23 mm
Greutate: 0.57 kg
Ediția:1988
Editura: Springer
Colecția Springer
Seria Undergraduate Texts in Mathematics
Locul publicării:New York, NY, United States
ISBN-10: 0387966145
Pagini: 276
Ilustrații: X, 276 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 23 mm
Greutate: 0.57 kg
Ediția:1988
Editura: Springer
Colecția Springer
Seria Undergraduate Texts in Mathematics
Locul publicării:New York, NY, United States
Public țintă
Professional/practitionerCuprins
1 Unconstrained Optimization via Calculus.- 1.1. Functions of One Variable.- 1.2. Functions of Several Variables.- 1.3. Positive and Negative Definite Matrices and Optimization.- 1.4. Coercive Functions and Global Minimizers.- 1.5. Eigenvalues and Positive Definite Matrices.- Exercises.- 2 Convex Sets and Convex Functions.- 2.1. Convex Sets.- 2.2. Some Illustrations of Convex Sets in Economics— Linear Production Models.- 2.3. Convex Functions.- 2.4. Convexity and the Arithmetic-Geometric Mean Inequality— An Introduction to Geometric Programming.- 2.5. Unconstrained Geometric Programming.- 2.6. Convexity and Other Inequalities.- Exercises.- 3 Iterative Methods for Unconstrained Optimization.- 3.1. Newton’s Method.- 3.2. The Method of Steepest Descent.- 3.3. Beyond Steepest Descent.- 3.4. Broyden’s Method.- 3.5. Secant Methods for Minimization.- Exercises.- 4 Least Squares Optimization.- 4.1. Least Squares Fit.- 4.2. Subspaces and Projections.- 4.3. Minimum Norm Solutions of Underdetermined Linear Systems.- 4.4. Generalized Inner Products and Norms; The Portfolio Problem.- Exercises.- 5 Convex Programming and the Karush-Kuhn-Tucker Conditions.- 5.1. Separation and Support Theorems for Convex Sets.- 5.2. Convex Programming; The Karush-Kuhn-Tucker Theorem.- 5.3. The Karush-Kuhn-Tucker Theorem and Constrained Geometric Programming.- 5.4. Dual Convex Programs.- 5.5. Trust Regions.- Exercises.- 6 Penalty Methods.- 6.1. Penalty Functions.- 6.2. The Penalty Method.- 6.3. Applications of the Penalty Function Method to Convex Programs.- Exercises.- 7 Optimization with Equality Constraints.- 7.1. Surfaces and Their Tangent Planes.- 7.2. Lagrange Multipliers and the Karush-Kuhn-Tucker Theorem for Mixed Constraints.- 7.3. Quadratic Programming.- Exercises.