Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This fundamental work is a sequel to monographs by the same author: Variational Analysis and Applications (2018) and the two Grundlehren volumes Variational Analysis and Generalized Differentiation: I Basic Theory, II Applications (2006). This present book is the first entirely devoted to second-order variational analysis with numerical algorithms and applications to practical models. It covers a wide range of topics including theoretical, numerical, and implementations that will interest researchers in analysis, applied mathematics, mathematical economics, engineering, and optimization. Inclusion of a variety of exercises and commentaries in each chapter allows the book to be used effectively in a course on this subject. This area has been well recognized as an important and rapidly developing area of nonlinear analysis and optimization with numerous applications. Consisting of 9 interrelated chapters, the book is self-contained with the inclusion of some preliminaries in Chapter 1.Results presented are useful tools for characterizations of fundamental notions of variational stability of solutions for diverse classes of problems in optimization and optimal control, the study of variational convexity of extended-real-valued functions and their specifications and variational sufficiency in optimization. Explicit calculations and important applications of second-order subdifferentials associated with the achieved characterizations of variational stability and related concepts, to the design and justification of second-order numerical algorithms for solving various classes of optimization problems, nonsmooth equations, and subgradient systems, are included. Generalized Newtonian algorithms are presented that show local and global convergence with linear, superlinear, and quadratic convergence rates. Algorithms are implemented to address interesting practical problems from the fields of machine learning, statistics, imaging, and other areas.

N� de ref. del art�culo 9783031534751

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Second-Order Variational Analysis in Optimization, Variational Stability, and Control : Theory, Algorithms, Applications
Editor: Springer, Springer
Fecha de publicaci�n: 2024
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3031534751
ISBN 13: 9783031534751
Encuadernaci�n: Buch
Estado: Neu
Dimensiones: 241�mil�metros de ancho por 160 de alto por 49 de largo
Peso: 1361 gramos

Acerca de

Sinopsis

This fundamental work is a sequel to monographs by the same author: Variational Analysis and Applications (2018) and the two Grundlehren volumes Variational Analysis and Generalized Differentiation: I Basic Theory, II Applications (2006). This present book is the first entirely devoted to second-order variational analysis with numerical algorithms and applications to practical models. It covers a wide range of topics including theoretical, numerical, and implementations that will interest researchers in analysis, applied mathematics, mathematical economics, engineering, and optimization. Inclusion of a variety of exercises and commentaries in each chapter allows the book to be used effectively in a course on this subject. This area has been well recognized as an important and rapidly developing area of nonlinear analysis and optimization with numerous applications. Consisting of 9 interrelated chapters, the book is self-contained with the inclusion of some preliminaries in Chapter 1.

Results presented are useful tools for characterizations of fundamental notions of variational stability of solutions for diverse classes of problems in optimization and optimal control, the study of variational convexity of extended-real-valued functions and their specifications and variational sufficiency in optimization. Explicit calculations and important applications of second-order subdifferentials associated with the achieved characterizations of variational stability and related concepts, to the design and justification of second-order numerical algorithms for solving various classes of optimization problems, nonsmooth equations, and subgradient systems, are included. Generalized Newtonian algorithms are presented that show local and global convergence with linear, superlinear, and quadratic convergence rates. Algorithms are implemented to address interesting practical problems from the fields of machine learning, statistics, imaging, and other areas.

Acerca del autor

Boris S. Mordukhovich is Distinguished Professor of Mathematics at Wayne State University. He has more than 500 publications including several monographs. Among his best known achievements are the introduction and development of powerful constructions of generalized differentiation and their applications to broad classes of problems in variational analysis, optimization, equilibrium, control, economics, engineering, and other fields. Mordukhovich is a SIAM Fellow, an AMS Fellow, and a recipient of many international awards and honors including Doctor Honoris Causa degrees from six universities over the world. He is a Highly Cited Researcher in Mathematics. His research has been supported by continued grants from the National Science Foundations and the Air Force Office of Scientific Research.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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