Elements classical geometric optimization von roy debasish (9 Ergebnisse)
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Elements Of Classical And Geometric Optimization
Roy, Debasish (Indian Institute Of Science, Karnataka) Rao, G Visweswara
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Paperback. Zustand: Brand New. 484 pages. 6.14x1.06x9.21 inches. In Stock.
Elements of Classical and Geometric Optimization
Debasish Roy (Indian Institute of Science, Karnataka)|G Visweswara Rao
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Zustand: New. Debasish Roy, Professor, Department of Civil Engineering, Indian Institute of Science, Bangalore. He obtained his Ph.D. from the Indian Institute of Science, followed by post-doctoral research at the University of Innsbruck, Austria. He has published ove.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - This comprehensive textbook covers both classical and geometric aspects of optimization using methods, deterministic and stochastic, in a single volume and in a language accessible to non-mathematicians. It will help serve as an ideal study material for senior undergraduate and graduate stude…nts in the fields of civil, mechanical, aerospace, electrical, electronics, and communication engineering.The book includes: - Derivative-based Methods of Optimization. - Direct Search Methods of Optimization. - Basics of Riemannian Differential Geometry. - Geometric Methods of Optimization using Riemannian Langevin Dynamics. - Stochastic Analysis on Manifolds and Geometric Optimization Methods. This textbook comprehensively treats both classical and geometric optimization methods, including deterministic and stochastic (Monte Carlo) schemes. It offers an extensive coverage of important topics including derivative-based methods, penalty function methods, method of gradient projection, evolutionary methods, geometric search using Riemannian Langevin dynamics and stochastic dynamics on manifolds. The textbook is accompanied by online resources including MATLAB codes which are uploaded on our website. The textbook is primarily written for senior undergraduate and graduate students in all applied science and engineering disciplines and can be used as a main or supplementary text for courses on classical and geometric optimization.
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