Print on Demand. This book meticulously details the mathematical theory and differential properties of sums of eigenvalues of symmetric matrices, examining both their largest and smallest eigenvalues. By establishing max characterizations for these values, the author successfully formulates necessary conditions for local minimizers. Additionally, the book provides a detailed analysis of the generalized gradient of eigenvalue sums, demonstrating the deep interconnections between the sets of positive semi-definite matrices and the sets of matrices whose eigenvalues lie within specific intervals. Through the development of model minimization algorithms, the book offers practical applications for the theoretical results presented, showcasing their significance in real-world problem-solving. The author's work expands our knowledge of eigenvalue sums and offers valuable insights for researchers in matrix theory and optimization. This book is a reproduction of an important historical work, digitally reconstructed using state-of-the-art technology to preserve the original format. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in the book.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo

Optimality Conditions and Duality Theory for Minimizing Sums of the Largest

Editor

Forgotten Books

Fecha de publicaci�n

2018

Idioma

Ingl�s

ISBN 10

1334016062

ISBN 13

9781334016066

Encuadernaci�n

Paperback

Estado

New

Tipo de libro

print-on-demand item

Cat�logos de vendedores

Calculus

Acerca de

Sinopsis

Excerpt from Optimality Conditions and Duality Theory for Minimizing Sums of the Largest Eigenvalues of Symmetric Matrices

Note that the inequality U I is not required. Equation (1 11) is moderately well known; see Fletcher (1985) and Overton (1988.

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