Zabarankin michael (20 Ergebnisse)
Robust Optimization-Directed Design. [Nonconvex Optimization and Its Applications, Vol. 81].
Kurdila, Andrew J., Panos M. Pardalos and Michael Zabarankin:
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Verlag: Birkhauser 2005
Serie: Systems & Control: Foundations & Applications, Buch 16 von 55. Buch 16 von 55 - Systems & Control: Foundations & Applications
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Verlag: Springer 2013
Serie: Springer Optimization and Its Applications, Buch 78 von 176. Buch 78 von 176 - Springer Optimization and Its Applications
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Serie: Springer Optimization and Its Applications, Buch 78 von 176. Buch 78 von 176 - Springer Optimization and Its Applications
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Verlag: Springer 2016
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Serie: Systems & Control: Foundations & Applications, Buch 16 von 55. Buch 16 von 55 - Systems & Control: Foundations & Applications
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Verlag: Birkhauser Verlag AG 2005
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Zustand: New. Presents those aspects of functional analysis that are extensively used in various applications to mechanics and control theory. Including numerous examples and diagrams, this volume is intended for those with a background in graduate mathematics. Series: Systems & Control: Foundations and Applications. Num Pages:…228 pages, biography. BIC Classification: TJFM. Category: (P) Professional & Vocational; (U) Tertiary Education (US: College); (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 234 x 156 x 15. Weight in Grams: 1160. . 2005. Hardback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Verlag: Springer 2016
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Statistical Decision Problems | Selected Concepts and Portfolio Safeguard Case Studies | Michael Zabarankin (u. a.) | Taschenbuch | Springer Optimization and Its Applications | xiv | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9781493953257 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr.… 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Verlag: Springer, Springer 2016
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Statistical Decision Problems presents a quick and concise introduction into the theory of risk, deviation and error measures that play a key role in statistical decision problems. It introduces state-of-the-art practical decision making through twen…ty-one case studies from real-life applications. The case studies cover a broad area of topics and the authors include links with source code and data, a very helpful tool for the reader. In its core, the text demonstrates how to use different factors to formulate statistical decision problems arising in various risk management applications, such as optimal hedging, portfolio optimization, cash flow matching, classification, and more. The presentation is organized into three parts: selected concepts of statistical decision theory, statistical decision problems, and case studies with portfolio safeguard. The text is primarily aimed at practitioners in the areas of risk management, decision making, and statistics. However, the inclusion of a fair bit of mathematical rigor renders this monograph an excellent introduction to the theory of general error, deviation, and risk measures for graduate students. It can be used as supplementary reading for graduate courses including statistical analysis, data mining, stochastic programming, financial engineering, to name a few. The high level of detail may serve useful to applied mathematicians, engineers, and statisticians interested in modeling and managing risk in various applications.
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Verlag: Springer, Springer 2013
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Statistical Decision Problems presents a quick and concise introduction into the theory of risk, deviation and error measures that play a key role in statistical decision problems. It introduces state-of-the-art practical decision making through twenty-one…case studies from real-life applications. The case studies cover a broad area of topics and the authors include links with source code and data, a very helpful tool for the reader. In its core, the text demonstrates how to use different factors to formulate statistical decision problems arising in various risk management applications, such as optimal hedging, portfolio optimization, cash flow matching, classification, and more. The presentation is organized into three parts: selected concepts of statistical decision theory, statistical decision problems, and case studies with portfolio safeguard. The text is primarily aimed at practitioners in the areas of risk management, decision making, and statistics. However, the inclusion of a fair bit of mathematical rigor renders this monograph an excellent introduction to the theory of general error, deviation, and risk measures for graduate students. It can be used as supplementary reading for graduate courses including statistical analysis, data mining, stochastic programming, financial engineering, to name a few. The high level of detail may serve useful to applied mathematicians, engineers, and statisticians interested in modeling and managing risk in various applications.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 264 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Statistical Decision Problems presents a quick and concise introduction into the theory of risk, deviation and error measures that play a key role in statistical decision problems. It introduces state-of-the-art practical decision makin…g through twenty-one case studies from real-life applications. The case studies cover a broad area of topics and the authors include links with source code and data, a very helpful tool for the reader. In its core, the text demonstrates how to use different factors to formulate statistical decision problems arising in various risk management applications, such as optimal hedging, portfolio optimization, cash flow matching, classification, and more. The presentation is organized into three parts: selected concepts of statistical decision theory, statistical decision problems, and case studies with portfolio safeguard. The text is primarily aimed at practitioners in the areas of risk management, decision making, and statistics. However, the inclusion of a fair bit of mathematical rigor renders this monograph an excellent introduction to the theory of general error, deviation, and risk measures for graduate students. It can be used as supplementary reading for graduate courses including statistical analysis, data mining, stochastic programming, financial engineering, to name a few. The high level of detail may serve useful to applied mathematicians, engineers, and statisticians interested in modeling and managing risk in various applications.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Robust Optimization-Directed Design | Andrew J. Kurdila (u. a.) | Taschenbuch | Nonconvex Optimization and Its Applications | ix | Englisch | 2014 | Springer | EAN 9781461498346 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]sprin…ger[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Robust design-that is, managing design uncertainties such as model uncertainty or parametric uncertainty-is the often unpleasant issue crucial in much multidisciplinary optimal design work. Recently, there has been enormous practical interest in stra…tegies for applying optimization tools to the development of robust solutions and designs in several areas, including aerodynamics, the integration of sensing (e.g., laser radars, vision-based systems, and millimeter-wave radars) and control, cooperative control with poorly modeled uncertainty, cascading failures in military and civilian applications, multi-mode seekers/sensor fusion, and data association problems and tracking systems. The contributions to this book explore these different strategies. The expression 'optimization-directed' in this book's title is meant to suggest that the focus is not agonizing over whether optimization strategies identify a true global optimum, but rather whether these strategies make significant design improvements.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Robust design-that is, managing design uncertainties such as model uncertainty or parametric uncertainty-is the often unpleasant issue crucial in much multidisciplinary optimal design work. Recently, there has been enormous practical interest in strategies…for applying optimization tools to the development of robust solutions and designs in several areas, including aerodynamics, the integration of sensing (e.g., laser radars, vision-based systems, and millimeter-wave radars) and control, cooperative control with poorly modeled uncertainty, cascading failures in military and civilian applications, multi-mode seekers/sensor fusion, and data association problems and tracking systems. The contributions to this book explore these different strategies. The expression 'optimization-directed' in this book's title is meant to suggest that the focus is not agonizing over whether optimization strategies identify a true global optimum, but rather whether these strategies make significant design improvements.
Robust Optimization-Directed Design
Kurdila, Andrew J. (Editor) / Pardalos, Panos M. (Editor) / Zabarankin, Michael (Editor)
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