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
- 24% Preț: 703.00 lei
- 15% Preț: 497.64 lei
- 18% Preț: 726.85 lei
- Preț: 403.91 lei
- Preț: 386.61 lei
- 18% Preț: 1399.11 lei
- Preț: 394.51 lei
- 18% Preț: 1395.94 lei
- 18% Preț: 784.48 lei
- 20% Preț: 996.22 lei
- 24% Preț: 635.73 lei
- 15% Preț: 649.22 lei
- Preț: 400.47 lei
- 18% Preț: 740.44 lei
- 15% Preț: 643.65 lei
- 18% Preț: 904.74 lei
- 18% Preț: 1014.28 lei
- 18% Preț: 1111.97 lei
- Preț: 393.90 lei
- 18% Preț: 947.98 lei
- 15% Preț: 650.04 lei
- 15% Preț: 658.05 lei
- 15% Preț: 521.60 lei
- 15% Preț: 660.04 lei
- 18% Preț: 1397.52 lei
- 18% Preț: 1126.35 lei
- 18% Preț: 1122.87 lei
- 18% Preț: 793.76 lei
- 15% Preț: 710.23 lei
Preț: 380.63 lei
Nou
Puncte Express: 571
Preț estimativ în valută:
72.85€ • 75.77$ • 61.05£
72.85€ • 75.77$ • 61.05£
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 13-27 martie
Preluare comenzi: 021 569.72.76
Specificații
ISBN-13: 9783642634017
ISBN-10: 364263401X
Pagini: 164
Ilustrații: VIII, 150 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 9 mm
Greutate: 0.24 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1994
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
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 9 mm
Greutate: 0.24 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1994
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
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.