Practical mathematical optimization basic von snyman (13 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2009
Serie: Applied Optimization, Buch 14 von 20. Buch 14 von 20 - Applied Optimization
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Sprache: Englisch
Verlag: New York, Springer., 2005
Serie: Applied Optimization, Buch 14 von 20. Buch 14 von 20 - Applied Optimization
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer., 2005
Serie: Applied Optimization, Buch 14 von 20. Buch 14 von 20 - Applied Optimization
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15 x 23 cm. 278 pages. Paperback. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Sprache: Englisch.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2005
Serie: Applied Optimization, Buch 14 von 20. Buch 14 von 20 - Applied Optimization
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
Serie: Springer Optimization and Its Applications, Buch 123 von 176. Buch 123 von 176 - Springer Optimization and Its Applications
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
Serie: Springer Optimization and Its Applications, Buch 123 von 176. Buch 123 von 176 - Springer Optimization and Its Applications
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Verlag: Springer, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature B.V. Nov 2005, 2005
Serie: Applied Optimization, Buch 14 von 20. Buch 14 von 20 - Applied Optimization
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - It is intended that this book be used in senior- to graduate-level semester courses in optimization, as offered in mathematics, engineering, com puter science and operations research departments. Hopefully this book will also be useful to practising professionals in the workplace. The content…s of the book represent the fundamental optimization mate rial collected and used by the author, over a period of more than twenty years, in teaching Practical Mathematical Optimization to undergradu ate as well as graduate engineering and science students at the University of Pretoria. The principal motivation for writing this work has not been the teaching of mathematics per se, but to equip students with the nec essary fundamental optimization theory and algorithms, so as to enable them to solve practical problems in their own particular principal fields of interest, be it physics, chemistry, engineering design or business eco nomics. The particular approach adopted here follows from the author's own personal experiences in doing research in solid-state physics and in mechanical engineering design, where he was constantly confronted by problems that can most easily and directly be solved via the judicious use of mathematical optimization techniques. This book is, however, not a collection of case studies restricted to the above-mentioned specialized research areas, but is intended to convey the basic optimization princi ples and algorithms to a general audience in such a way that, hopefully, the application to their own practical areas of interest will be relatively simple and straightforward.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
Serie: Springer Optimization and Its Applications, Buch 123 von 176. Buch 123 von 176 - Springer Optimization and Its Applications
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Practical Mathematical Optimization | Basic Optimization Theory and Gradient-Based Algorithms | Jan A Snyman (u. a.) | Taschenbuch | Springer Optimization and Its Applications | xxvi | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030084868 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenst…r. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer, 2019
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This textbook presents a wide range of tools for a course in mathematical optimization for upper undergraduate and graduate students in mathematics, engineering, computer science, and other applied sciences. Basic optimization principles are presente…d with emphasis on gradient-based numerical optimization strategies and algorithms for solving both smooth and noisy discontinuous optimization problems. Attention is also paid to the difficulties of expense of function evaluations and the existence of multiple minima that often unnecessarily inhibit the use of gradient-based methods. This second edition addresses further advancements ofgradient-only optimization strategies to handlediscontinuities in objective functions. New chapters discuss the construction of surrogate models as well as new gradient-only solution strategies andnumerical optimizationusing Python. A special Python module is electronically available (via springerlink) that makes the new algorithms featured in the text easily accessible and directly applicable. Numerical examples and exercises are included to encourage senior- to graduate-level students to plan, execute, and reflect on numerical investigations. By gaining a deep understanding of the conceptual material presented, students, scientists, and engineers will be able to develop systematic and scientific numerical investigative skills.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
Serie: Springer Optimization and Its Applications, Buch 123 von 176. Buch 123 von 176 - Springer Optimization and Its Applications
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This textbook presents a wide range of tools for a course in mathematical optimization for upper undergraduate and graduate students in mathematics, engineering, computer science, and other applied sciences. Basic optimization principles are presented with…emphasis on gradient-based numerical optimization strategies and algorithms for solving both smooth and noisy discontinuous optimization problems. Attention is also paid to the difficulties of expense of function evaluations and the existence of multiple minima that often unnecessarily inhibit the use of gradient-based methods. This second edition addresses further advancements ofgradient-only optimization strategies to handlediscontinuities in objective functions. New chapters discuss the construction of surrogate models as well as new gradient-only solution strategies andnumerical optimizationusing Python. A special Python module is electronically available (via springerlink) that makes the new algorithms featured in the text easily accessible and directly applicable. Numerical examples and exercises are included to encourage senior- to graduate-level students to plan, execute, and reflect on numerical investigations. By gaining a deep understanding of the conceptual material presented, students, scientists, and engineers will be able to develop systematic and scientific numerical investigative skills.
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Nw York 2005, 258 pp., tables (code B-442).
