Handbook on Semidefinite, Conic and Polynomial Optimization
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer, 2011
Serie: Buch 146 von 323 - International Series in Operations Research & Management Science
- Hardcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Bestandsnummer des Verkäufers 9781461407683
- Titel
- Handbook on Semidefinite, Conic and Polynomial Optimization
- Autor
- Miguel F. Anjos
- Verlag
- Springer, Springer
- Veröffentlichungsjahr
- 2011
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1461407680
- ISBN-13
- 9781461407683
- Artikelgewicht
- 1.601 Gramm
- Abmessungen
- 241x160x57 mm
- Serie
- Buch 146 von 323: International Series in Operations Research & Management Science
Semidefinite and conic optimization is a major and thriving research area within the optimization community. Although semidefinite optimization has been studied (under different names) since at least the 1940s, its importance grew immensely during the 1990s after polynomial-time interior-point methods for linear optimization were extended to solve semidefinite optimization problems.
Since the beginning of the 21st century, not only has research into semidefinite and conic optimization continued unabated, but also a fruitful interaction has developed with algebraic geometry through the close connections between semidefinite matrices and polynomial optimization. This has brought about important new results and led to an even higher level of research activity.
This Handbook on Semidefinite, Conic and Polynomial Optimization provides the reader with a snapshot of the state-of-the-art in the growing and mutually enriching areas of semidefinite optimization, conic optimization, and polynomial optimization. It contains a compendium of the recent research activity that has taken place in these thrilling areas, and will appeal to doctoral students, young graduates, and experienced researchers alike.
The Handbook’s thirty-one chapters are organized into four parts:
- Theory, covering significant theoretical developments as well as the interactions between conic optimization and polynomial optimization;
- Algorithms, documenting the directions of current algorithmic development;
- Software, providing an overview of the state-of-the-art;
- Applications, dealing with the application areas where semidefinite and conic optimization has made a significant impact in recent years.
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
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Semidefinite and conic optimization is a major and thriving research area within the optimization community. Although semidefinite optimization has been studied (under different names) since at least the 1940s, its importance grew immensely during the 1990s after polynomial-time interior-point methods for linear optimization were extended to solve semidefinite optimization problems.
Since the beginning of the 21st century, not only has research into semidefinite and conic optimization continued unabated, but also a fruitful interaction has developed with algebraic geometry through the close connections between semidefinite matrices and polynomial optimization. This has brought about important new results and led to an even higher level of research activity.
This Handbook on Semidefinite, Conic and Polynomial Optimization provides the reader with a snapshot of the state-of-the-art in the growing and mutually enriching areas of semidefinite optimization, conic optimization, and polynomial optimization. It contains a compendium of the recent research activity that has taken place in these thrilling areas, and will appeal to doctoral students, young graduates, and experienced researchers alike.
The Handbook’s thirty-one chapters are organized into four parts:
- Theory, covering significant theoretical developments as well as the interactions between conic optimization and polynomial optimization;
- Algorithms, documenting the directions of current algorithmic development;
- Software, providing an overview of the state-of-the-art;
- Applications, dealing with the application areas where semidefinite and conic optimization has made a significant impact in recent years.
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