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Approximation und Nichtlineare Optimierung in Praxisaufgaben: Anwendungen aus dem Finanzbereich und der Standortplanung: Studienbücher Wirtschaftsmathematik

Autor Alfred Göpfert, Thomas Riedrich, Christiane Tammer
de Limba Germană Paperback – 28 iun 2017
In diesem Buch wird die Vielgestaltigkeit von Optimierung und Approximation zusammen mit ihrem breiten Umfeld anhand von Aufgaben samt ihren Lösungen und nützlichen Anwendungen zum Ausdruck gebracht. Fachlich steht dabei im Vordergrund, Methoden der Angewandten Analysis zu nutzen, um die Struktur und Eigenschaften der Probleme zu erkennen und handhabbare Optimalitätsbedingungen herzuleiten, die die Behandlung der Aufgaben ermöglichen und vereinfachen. Viele praktische Aufgabenstellungen führen auf konvexe bzw. nichtkonvexe Optimierungsprobleme, Mehrkriterielle Optimierungsprobleme, Standortprobleme, Probleme der Risikotheorie, Versicherungsmathematik, Optimierungsprobleme mit Unsicherheiten und Modelle aus der Signaltheorie, die in den behandelten Aufgaben diskutiert werden. Hinweise auf online verfügbare Software werden gegeben. Das Buch richtet sich an Studierende und Lehrende der Mathematik, Wirtschaftsmathematik, Informatik, Physik, den Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften (u.a. der Mechatronik).
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Din seria Studienbücher Wirtschaftsmathematik

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Specificații

ISBN-13: 9783658147600
ISBN-10: 3658147601
Pagini: 232
Ilustrații: XIII, 232 S. 11 Abb., 7 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 168 x 240 x 13 mm
Greutate: 0.4 kg
Ediția:1. Aufl. 2017
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Spektrum
Seria Studienbücher Wirtschaftsmathematik

Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

Approximationstheorie.- Nichtlineare Optimierung.- Risiko, Robustheit.- Finanzmathematik.- Standort-und Approximationsprobleme.- Versicherungsmathematik.- Einführung in die Fourier-Transformation, ein Blick auf die Signaltheorie.- Normierte Räume in der Optimierung.

Notă biografică

Prof. Dr. Alfred Göpfert, Institut für Mathematik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Prof. Dr. Thomas Riedrich, Institut für Analysis, Technische Universität Dresden
Prof. Dr. Christiane Tammer, Institut für Mathematik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

Textul de pe ultima copertă

In diesem Buch wird die Vielgestaltigkeit von Optimierung und Approximation zusammen mit ihrem breiten Umfeld anhand von Aufgaben samt ihren Lösungen und nützlichen Anwendungen zum Ausdruck gebracht. Fachlich steht dabei im Vordergrund, Methoden der Angewandten Analysis zu nutzen, um die Struktur und Eigenschaften der Probleme zu erkennen und handhabbare Optimalitätsbedingungen herzuleiten, die die Behandlung der Aufgaben ermöglichen und vereinfachen. Viele praktische Aufgabenstellungen führen auf konvexe bzw. nichtkonvexe Optimierungsprobleme, Mehrkriterielle Optimierungsprobleme, Standortprobleme, Probleme der Risikotheorie, Versicherungsmathematik, Optimierungsprobleme mit Unsicherheiten und Modelle aus der Signaltheorie, die in den behandelten Aufgaben diskutiert werden. Hinweise auf online verfügbare Software werden gegeben. Das Buch richtet sich an Studierende und Lehrende der Mathematik, Wirtschaftsmathematik, Informatik, Physik, den Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften (u.a. der Mechatronik).

Der Inhalt
Approximationstheorie - Nichtlineare Optimierung - Risiko, Robustheit - Finanzmathematik - Standort-und Approximationsprobleme - Versicherungsmathematik - Einführung in die Fourier-Transformation, ein Blick auf die Signaltheorie - Normierte Räume in der Optimierung
Die Autoren
Prof. Dr. Alfred Göpfert, Institut für Mathematik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Prof. Dr. Thomas Riedrich, Institut für Analysis, Technische Universität Dresden
Prof. Dr. Christiane Tammer, Institut für Mathematik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg


Caracteristici

Erläuterung der wesentlichen Aussagen aus der Nichtlinearen Optimierung und Approximationstheorie anhand von anschaulichen Beispielen aus der Praxis Ausführliche Darstellung der Lösungen der Aufgaben Prüfen von Voraussetzungen und Diskussion von Gegenbeispielen