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The Mathematics of Nonlinear Programming Anthony L. Peressini Author
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The Mathematics of Nonlinear Programming Anthony L. Peressini Author - nouveau livre

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Nonlinear programming provides an excellent opportunity to explore an interesting variety of pure and solidly applicable mathematics, numerical analysis, and computing. This text develops… Plus…

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Détails sur le livre

Informations détaillées sur le livre - The Mathematics of Nonlinear Programming by Anthony L. Peressini Paperback | Indigo Chapters


EAN (ISBN-13): 9781461269892
ISBN (ISBN-10): 146126989X
Version reliée
Livre de poche
Date de parution: 2012
Editeur: Anthony L. Peressini

Livre dans la base de données depuis 2013-03-10T17:14:58+01:00 (Paris)
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ISBN/EAN: 9781461269892

ISBN - Autres types d'écriture:
1-4612-6989-X, 978-1-4612-6989-2
Autres types d'écriture et termes associés:
Auteur du livre: uhl, sullivan, francis, peress, peres, lagrange
Titre du livre: the mathematics nonlinear programming, programm mathe


Données de l'éditeur

Auteur: Anthony L. Peressini; Francis E. Sullivan; J.J. Jr. Uhl
Titre: Undergraduate Texts in Mathematics; The Mathematics of Nonlinear Programming
Editeur: Springer; Springer US
276 Pages
Date de parution: 2012-09-30
New York; NY; US
Imprimé / Fabriqué en
Langue: Anglais
71,64 € (DE)
73,65 € (AT)
96,69 CHF (CH)
POD
X, 276 p.

BC; Hardcover, Softcover / Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik; Numerische Mathematik; Verstehen; CON_D027; Computational Mathematics and Numerical Analysis; Quantitative Economics; Wirtschaftstheorie und -philosophie; BB; EA

1 Unconstrained Optimization via Calculus.- 1.1. Functions of One Variable.- 1.2. Functions of Several Variables.- 1.3. Positive and Negative Definite Matrices and Optimization.- 1.4. Coercive Functions and Global Minimizers.- 1.5. Eigenvalues and Positive Definite Matrices.- Exercises.- 2 Convex Sets and Convex Functions.- 2.1. Convex Sets.- 2.2. Some Illustrations of Convex Sets in Economics— Linear Production Models.- 2.3. Convex Functions.- 2.4. Convexity and the Arithmetic-Geometric Mean Inequality— An Introduction to Geometric Programming.- 2.5. Unconstrained Geometric Programming.- 2.6. Convexity and Other Inequalities.- Exercises.- 3 Iterative Methods for Unconstrained Optimization.- 3.1. Newton’s Method.- 3.2. The Method of Steepest Descent.- 3.3. Beyond Steepest Descent.- 3.4. Broyden’s Method.- 3.5. Secant Methods for Minimization.- Exercises.- 4 Least Squares Optimization.- 4.1. Least Squares Fit.- 4.2. Subspaces and Projections.- 4.3. Minimum Norm Solutions of Underdetermined Linear Systems.- 4.4. Generalized Inner Products and Norms; The Portfolio Problem.- Exercises.- 5 Convex Programming and the Karush-Kuhn-Tucker Conditions.- 5.1. Separation and Support Theorems for Convex Sets.- 5.2. Convex Programming; The Karush-Kuhn-Tucker Theorem.- 5.3. The Karush-Kuhn-Tucker Theorem and Constrained Geometric Programming.- 5.4. Dual Convex Programs.- 5.5. Trust Regions.- Exercises.- 6 Penalty Methods.- 6.1. Penalty Functions.- 6.2. The Penalty Method.- 6.3. Applications of the Penalty Function Method to Convex Programs.- Exercises.- 7 Optimization with Equality Constraints.- 7.1. Surfaces and Their Tangent Planes.- 7.2. Lagrange Multipliers and the Karush-Kuhn-Tucker Theorem for Mixed Constraints.- 7.3. Quadratic Programming.- Exercises.

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