Smooth Nonlinear Optimization in Rn (Nonconvex Optimization and Its Applications, 19, Band 19)
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Beschreibung
Das Buch "Smooth Nonlinear Optimization in Rn" von Tamás Rapcsák ist Teil der Reihe "Nonconvex Optimization and Its Applications". Es behandelt die Theorie und Methoden der glatten nichtlinearen Optimierung im n-dimensionalen Raum. Der Autor legt einen Schwerpunkt auf nichtkonvexe Optimierungsprobleme, die in vielen praktischen Anwendungen auftreten. Das Buch bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen und Techniken zur Lösung dieser Probleme. Es umfasst Themen wie notwendige und hinreichende Optimalitätsbedingungen, Dualitätstheorie sowie numerische Algorithmen zur Lösung nichtlinearer Optimierungsprobleme. Durch viele Beispiele und Illustrationen wird das theoretische Material anschaulich vermittelt, was das Buch sowohl für Studierende als auch für Forscher im Bereich der Optimierung wertvoll macht.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 604 Seiten
- Erschienen 1997
- Springer
- hardcover
- 398 Seiten
- Erschienen 1996
- Springer
- hardcover
- 328 Seiten
- Erschienen 1998
- Springer
- paperback
- 168 Seiten
- Erschienen 1978
- Springer Berlin Heidelberg
- hardcover
- 423 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- hardcover
- 278 Seiten
- Erschienen 1995
- Birkhäuser Verlag
- paperback
- 278 Seiten
- Erschienen 1997
- American Mathematical Society



