Projected subgradient algorithm convex von zaslavski alexander (4 Ergebnisse)

Autor
Titel
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (4)

  • Neu (4)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2020

    3030602990 / 9783030602994

    Serie: Buch 38 von 43 - SpringerBriefs in Optimization

    • Softcover

    Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 59,26

    EUR 10,93 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

    Zustand: New. In English.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer Nature, 2020

    3030602990 / 9783030602994

    Serie: Buch 38 von 43 - SpringerBriefs in Optimization

    • Softcover

    Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 77,41

    EUR 11,66 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: 2 verfügbar

    Paperback. Zustand: Brand New. 152 pages. 9.25x6.10x0.35 inches. In Stock.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2020

    3030602990 / 9783030602994

    Serie: Buch 38 von 43 - SpringerBriefs in Optimization

    • Softcover

    Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 77,12

    EUR 30,50 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 1 verfügbar

    Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This focused monograph presents a study of subgradient algorithms for constrained minimization problems in a Hilbert space. The book is of interest for experts in applications of optimization to engineering and economics. The goal is to obtain a good approximate solution of the problem in the presence of computational errors. The discussion takes into consideration the fact that for every algorithm its iteration consists of several steps and that computational errors for di erent steps are di erent, in general. The book is especially useful for the reader because it contains solutions to a number of difficult and interesting problems in the numerical optimization. The subgradient projection algorithm is one of the most important tools in optimization theory and its applications. An optimization problem is described by an objective function and a set of feasible points. For this algorithm each iteration consists of two steps. The first step requires a calculation of a subgradient of the objective function; the second requires a calculation of a projection on the feasible set. The computational errors in each of these two steps are different. This book shows that the algorithm discussed, generates a good approximate solution, if all the computational errors are bounded from above by a small positive constant. Moreover, if computational errors for the two steps of the algorithm are known, one discovers an approximate solution and how many iterations one needs for this. In addition to their mathematical interest, the generalizations considered in this book have a significant practical meaning.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer, 2020

    3030602990 / 9783030602994

    Serie: Buch 38 von 43 - SpringerBriefs in Optimization

    • Softcover

    Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 50,45

    EUR 70,00 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 5 verfügbar

    Taschenbuch. Zustand: Neu. The Projected Subgradient Algorithm in Convex Optimization | Alexander J. Zaslavski | Taschenbuch | SpringerBriefs in Optimization | vi | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030602994 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.