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Hands-On Mathematical Optimization with Python
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press (edition 1), 2025
ISBN 10: 1009493507 ISBN 13: 9781009493505
Paperback. Zustand: New. 1. The item is brand new, never used or read. It's in perfect condition and may include supplements and/or access codes or come shrink-wrapped.
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Hands-On Mathematical Optimization with Python
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Hands-on Mathematical Optimization With Python
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Verlag: Cambridge University Press, 2025
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Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Verlag: Cambridge University Press, 2025
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Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 1009493507 ISBN 13: 9781009493505
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Zustand: New. 2025. paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Hands-On Mathematical Optimization with Python
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Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 1009493507 ISBN 13: 9781009493505
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 387 pages. 10.00x7.01x0.50 inches. In Stock.
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Hands-On Mathematical Optimization with Python
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 1009493507 ISBN 13: 9781009493505
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This practical guide to optimization combines mathematical theory with hands-on coding examples to explore how Python can be used to model problems and obtain the best possible solutions. Presenting a balance of theory and practical applications, it is the ideal resource for upper-undergraduate and graduate students in applied mathematics, data science, business, industrial engineering and operations research, as well as practitioners in related fields. Beginning with an introduction to the concept of optimization, this text presents the key ingredients of an optimization problem and the choices one needs to make when modeling a real-life problem mathematically. Topics covered range from linear and network optimization to convex optimization and optimizations under uncertainty. The book's Python code snippets, alongside more than 50 Jupyter not Elektronisches Buch on the author's GitHub, allow students to put the theory into practice and solve problems inspired by real-life challenges, while numerous exercises sharpen students' understanding of the methods discussed.
