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An Introduction to Convexity, Optimization, and Algorithms
Idioma: Inglés
Publicado por SIAM - Society for Industrial an, 2023
ISBN 10: 1611977797 ISBN 13: 9781611977790
Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 47,38
Envío por EUR 3,25
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritopaperback. Condición: Acceptable. Connecting readers with great books since 1972. Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have condition issues including wear and notes/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority!
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An Introduction to Convexity, Optimization, and Algorithms
Idioma: Inglés
Publicado por SIAM - Society for Industrial an, 2023
ISBN 10: 1611977797 ISBN 13: 9781611977790
Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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An Introduction to Convexity, Optimization, and Algorithms
Idioma: Inglés
Publicado por Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2024
ISBN 10: 1611977797 ISBN 13: 9781611977790
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 72,60
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: New. This concise, self-contained volume introduces convex analysis and optimization algorithms, with an emphasis on bridging the two areas. It explores cutting-edge algorithms--such as the proximal gradient, Douglas-Rachford, Peaceman-Rachford, and FISTA--that have applications in machine learning, signal processing, image reconstruction, and other fields.An Introduction to Convexity, Optimization, and Algorithms contains algorithms illustrated by Julia examples and more than 200 exercises that enhance the reader's understanding of the topic. Clear explanations and step-by-step algorithmic descriptions facilitate self-study for individuals looking to enhance their expertise in convex analysis and optimization.
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An Introduction to Convexity, Optimization, and Algorithms (MOS-SIAM Series on Optimization)
Idioma: Inglés
Publicado por Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2024
ISBN 10: 1611977797 ISBN 13: 9781611977790
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 62,39
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 186 pages. 9.75x6.75x0.50 inches. In Stock.
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AN INTRODUCTION TO CONVEXITY, OPTIM
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 62,30
Envío por EUR 10,50
Se envía de Irlanda a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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AN INTRODUCTION TO CONVEXITY, OPTIM
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 79,00
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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An Introduction to Convexity, Optimization, and Algorithms
Idioma: Inglés
Publicado por Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2024
ISBN 10: 1611977797 ISBN 13: 9781611977790
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 65,37
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: New. This concise, self-contained volume introduces convex analysis and optimization algorithms, with an emphasis on bridging the two areas. It explores cutting-edge algorithms--such as the proximal gradient, Douglas-Rachford, Peaceman-Rachford, and FISTA--that have applications in machine learning, signal processing, image reconstruction, and other fields.An Introduction to Convexity, Optimization, and Algorithms contains algorithms illustrated by Julia examples and more than 200 exercises that enhance the reader's understanding of the topic. Clear explanations and step-by-step algorithmic descriptions facilitate self-study for individuals looking to enhance their expertise in convex analysis and optimization.
