Conjugate Gradient Algorithms in Nonconvex Optimization
Idioma: inglés
Editorial: Springer Berlin Heidelberg Dez 2008, 2008
- Tapa dura
- Nuevo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This up-to-date book is on algorithms for large-scale unconstrained and bound constrained optimization. Optimization techniques are shown from a conjugate gradient algorithm perspective. Large part of the book is devoted to preconditioned conjugate gradient algorithms. In particular memoryless and limited memory quasi-Newton algorithms are presented and numerically compared to standard conjugate gradient algorithms. The special attention is paid to the methods of shortest residuals developed by the author. Several effective optimization techniques based on these methods are presented. Because of the emphasis on practical methods, as well as rigorous mathematical treatment of their convergence analysis, the book is aimed at a wide audience. It can be used by researches in optimization, graduate students in operations research, engineering, mathematics and computer science. Practitioners can benefit from numerous numerical comparisons of professional optimization codes discussed in the book. 504 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783540856337
- Título
- Conjugate Gradient Algorithms in Nonconvex Optimization
- Autor
- Radoslaw Pytlak
- Editorial
- Springer Berlin Heidelberg Dez 2008
- Año de publicación
- 2008
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3540856331
- ISBN 13
- 9783540856337
- Peso del artículo
- 916 gramos
- Dimensiones
- 241x160x32 mm
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De la contraportada
This up-to-date book is on algorithms for large-scale unconstrained and bound constrained optimization. Optimization techniques are shown from a conjugate gradient algorithm perspective.
Large part of the book is devoted to preconditioned conjugate gradient algorithms. In particular memoryless and limited memory quasi-Newton algorithms are presented and numerically compared to standard conjugate gradient algorithms.
The special attention is paid to the methods of shortest residuals developed by the author. Several effective optimization techniques based on these methods are presented.
Because of the emphasis on practical methods, as well as rigorous mathematical treatment of their convergence analysis, the book is aimed at a wide audience. It can be used by researches in optimization, graduate students in operations research, engineering, mathematics and computer science. Practitioners can benefit from numerous numerical comparisons of professional optimization codes discussed in the book.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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