Global Optimization with Non-Convex Constraints: Sequential and Parallel Algorithms: Nonconvex Optimization and Its Applications, cartea 45
Autor Roman G. Strongin, Yaroslav D. Sergeyeven Limba Engleză Paperback – 10 noi 2013
Toate formatele și edițiile | Preț | Express |
---|---|---|
Paperback (1) | 965.02 lei 6-8 săpt. | |
Springer Us – 10 noi 2013 | 965.02 lei 6-8 săpt. | |
Hardback (1) | 1682.11 lei 6-8 săpt. | |
Springer Us – 31 oct 2000 | 1682.11 lei 6-8 săpt. |
Din seria Nonconvex Optimization and Its Applications
- 18% Preț: 949.73 lei
- 20% Preț: 1281.67 lei
- Preț: 396.78 lei
- 18% Preț: 1222.31 lei
- 18% Preț: 948.79 lei
- 18% Preț: 1824.64 lei
- 18% Preț: 1231.32 lei
- 18% Preț: 955.25 lei
- 18% Preț: 1555.51 lei
- 20% Preț: 996.72 lei
- 18% Preț: 1227.67 lei
- 18% Preț: 3321.13 lei
- 18% Preț: 1222.31 lei
- 15% Preț: 598.32 lei
- 18% Preț: 1223.55 lei
- 24% Preț: 1137.18 lei
- 20% Preț: 995.57 lei
- 18% Preț: 956.33 lei
- 20% Preț: 1000.38 lei
- 15% Preț: 646.43 lei
- 18% Preț: 1225.94 lei
- 18% Preț: 950.66 lei
- 18% Preț: 952.26 lei
- 18% Preț: 1222.31 lei
- 18% Preț: 1831.27 lei
- 18% Preț: 1234.94 lei
- 18% Preț: 951.47 lei
Preț: 965.02 lei
Preț vechi: 1176.86 lei
-18% Nou
Puncte Express: 1448
Preț estimativ în valută:
184.67€ • 191.64$ • 154.36£
184.67€ • 191.64$ • 154.36£
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 15-29 martie
Preluare comenzi: 021 569.72.76
Specificații
ISBN-13: 9781461371175
ISBN-10: 1461371171
Pagini: 732
Ilustrații: XXVIII, 704 p. 1 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 x 38 mm
Greutate: 1.01 kg
Ediția:2000
Editura: Springer Us
Colecția Springer
Seria Nonconvex Optimization and Its Applications
Locul publicării:New York, NY, United States
ISBN-10: 1461371171
Pagini: 732
Ilustrații: XXVIII, 704 p. 1 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 x 38 mm
Greutate: 1.01 kg
Ediția:2000
Editura: Springer Us
Colecția Springer
Seria Nonconvex Optimization and Its Applications
Locul publicării:New York, NY, United States
Public țintă
ResearchCuprins
Preface. Acknowledgements. Part One: Global Optimization Algorithms as Decision Procedures. Theoretical Background and Core Univariate Case. 1. Introduction. 2. Global Optimization Algorithms as Statistical Decision Procedures - The Information Approach. 3. Core Global Search Algorithm and Convergence Study. 4. Global Optimization Methods as Bounding Procedures - The Geometric Approach. Part Two: Generalizations for Parallel Computing, Constrained and Multiple Criteria Problems. 5. Parallel Global Optimization Algorithms and Evaluation of the Efficiency of Parallelism. 6. Global Optimization under Non-Convex Constraints - The Index Approach. 7. Algorithms for Multiple Criteria Multiextremal Problems. Part Three: Global Optimization in Many Dimensions. Generalizations through Peano Curves. 8. Peano-Type Space-Filling Curves as Means for Multivariate Problems. 9. Multidimensional Parallel Algorithms. 10. Multiple Peano Scannings and Multidimensional Problems. References. List of Algorithms. List of Figures. List of Tables. Index.