Josef Stoer – författare
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Optimal Control
Proceedings of the Conference on Optimal Control and Variational Calculus Oberwolfach, West-Germany, June 15–21, 1986
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Dieses zweibändige Standardlehrbuch bietet einen umfassenden und aktuellen Überblick über die Numerische Mathematik. Dabei wird besonderer Wert auf solche Vorgehensweisen und Methoden gelegt, die sich durch große Wirksamkeit auszeichnen. Ihr praktischer Nutzen, aber auch die Grenzen ihrer Anwendung werden vergleichend diskutiert. Zahlreiche Beispiele runden dieses unentbehrliche Buch ab.Die Neuauflage des zweiten Bandes wurde vollständig überarbeitet und ergänzt um eine Beschreibung weiterer Techniken im Rahmen der Mehrzielmethode zur Lösung von Randwertproblemen für Gewöhnliche Differentialgleichungen.
"Das Lehrbuch ... setzt Maßstäbe für eine Numerik-Vorlesung und ist jedem Studenten der angewandten Mathematik zu empfehlen." Die Neue Hochschule
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Aus den Besprechungen: "Diese Einführung zeichnet sich durch eine klare, gut lesbare Darstellung aus und ist eine gelungene Synthese zwischen theoretischer Begründung und praktischer Anwendung der behandelten Methoden. Deshalb ist sie auch zu einem Standardlehrbuch der Numerischen Mathematik geworden."Internationale Mathematische Nachrichten "Unter den Numerik-Lehrbüchern ... sei auf das vorliegende Buch besonders hingewiesen, da hier bei allen Ansprüchen an mathematische Strenge das Schwergewicht auf die Bereitstellung von praktikablen Algorithmen nach neuesten Erkenntnissen mit vielen numerischen Beispielen und kritischen Beurteilungen liegt....Für Veranstaltungen der Numerik und ihren Anwendungen in der Informatik findet der Lehrende viele Anregungen und gute Informationsmöglichkeiten." Die neue Hochschule
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Convexity and Optimization in Finite Dimensions I
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Dieses Buch führt in die Theorie und Methoden der stetigen Optimierung ein und zeigt darüber hinaus einige Anwendungen aus der diskreten Optimierung: Als gängige Verfahren für lineare Programme werden die Simplex- und Innere-Punkte-Methode vorgestellt. Im Bereich der nichtrestringierten Optimierung werden neben deterministischen Abstiegsverfahren und Trust-Region-Verfahren auch stochastische Abstiegsverfahren analysiert, die etwa beim maschinellen Lernen zum Einsatz kommen. Nach einer detaillierten Betrachtung der Optimalitätsbedingungen für nichtlineare Optimierungsprobleme mit Nebenbedingungen folgt eine Analyse von Verfahren der erweiterten Lagrangefunktion und ADMM sowie von SQP-Verfahren. Der Hauptteil schließt mit einer Betrachtung von semidefiniten Programmen und deren Anwendungen.
Für die zweite Auflage wurden zahlreiche Passagen überarbeitet und mehrere neue Abschnitte zu aktuellen Verfahren und Anwendungen ergänzt.
Das Buch basiert auf einer zweisemestrigenLehrveranstaltung der Autoren und enthält zahlreiche Übungsaufgaben. Es richtet sich an Leser, die Grundkenntnisse in Analysis, linearer Algebra und numerischer Mathematik mitbringen.