
Linear and Convex Optimization: A Mathematical Approach
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Beschreibung
"Linear and Convex Optimization: A Mathematical Approach" von Michael H. Veatch bietet eine umfassende Einführung in die Theorie und Anwendungen der linearen und konvexen Optimierung. Das Buch richtet sich an Studierende der Mathematik, Ingenieurwissenschaften und Wirtschaftswissenschaften und legt besonderen Wert auf mathematische Strukturen und Beweisführungen. Es beginnt mit einer grundlegenden Einführung in die lineare Optimierung, einschließlich Simplex-Algorithmus, Dualitätstheorie und Sensitivitätsanalyse. Anschließend behandelt es konvexe Mengen und Funktionen sowie deren Eigenschaften, bevor es zu konvexer Optimierung übergeht. Der Autor erklärt wichtige Konzepte wie Lagrange-Multiplikatoren, KKT-Bedingungen (Karush-Kuhn-Tucker) und duale Probleme. Das Buch integriert zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben, um das Verständnis zu vertiefen. Es verbindet theoretische Ansätze mit praktischen Anwendungen, etwa in der Netzwerkoptimierung oder im Ressourcenmanagement. Insgesamt ist das Werk eine wertvolle Ressource für alle, die ein fundiertes Verständnis der linearen und konvexen Optimierung entwickeln möchten.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 648 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- paperback
- 508 Seiten
- Erschienen 2002
- Cambridge
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley & Sons
- hardcover
- 193 Seiten
- Erschienen 1994
- Society for Industrial & Ap...
- hardcover
- 454 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- hardcover
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- Erschienen 2020
- Wiley
- hardcover
- 562 Seiten
- Erschienen 1995
- CRC Press Inc
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- 584 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
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- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
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- 688 Seiten
- Erschienen 2008
- Wiley-Interscience
- hardcover
- 720 Seiten
- Erschienen 1976
- Duxbury Press
- Hardcover
- 344 Seiten
- Erschienen 1970
- De Gruyter
- hardcover
- 350 Seiten
- Erschienen 1985
- Springer