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Produktdetails
- Verlag: Springer Berlin Heidelberg
- Seitenzahl: 520
- Erscheinungstermin: 21. Juni 2019
- Deutsch
- ISBN-13: 9783662588550
- Artikelnr.: 57625415
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Prof. Dr. Florian Jarre studierte an der Universität Würzburg sowie der University of Texas in Austin und wurde 1989 in Würzburg promoviert. Nach Forschungsaufenthalten an der Stanford University und dem Tokyo Institute of Technology trat er eine Associate Professur an der University of Notre Dame (Indiana) an. Seit 2000 leitet er den Lehrstuhl für Mathematische Optimierung an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf.
Prof. Dr. Josef Stoer wurde 1961 an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz promoviert und war - nach einem mehrjährigen Forschungsaufenthalt an der University of California San Diego - von 1969 bis zu seiner Emeritierung Lehrstuhlinhaber an der Universität Würzburg. Neben zahlreichen Forschungsarbeiten ist er für seine Lehrbücher bekannt, insbesondere für die beiden Bände "Numerische Mathematik" mit Roland Bulirsch. Er ist Ehrendoktor der TU München sowie der Universität Augsburg und Mitglied der Bayerischen Akademie der Wissenschaften.
Prof. Dr. Josef Stoer wurde 1961 an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz promoviert und war - nach einem mehrjährigen Forschungsaufenthalt an der University of California San Diego - von 1969 bis zu seiner Emeritierung Lehrstuhlinhaber an der Universität Würzburg. Neben zahlreichen Forschungsarbeiten ist er für seine Lehrbücher bekannt, insbesondere für die beiden Bände "Numerische Mathematik" mit Roland Bulirsch. Er ist Ehrendoktor der TU München sowie der Universität Augsburg und Mitglied der Bayerischen Akademie der Wissenschaften.
Einleitung.- Teil I Lineare Programmierung. Lineare Programme, Beispiele und Definitionen.- Das Simplexverfahren.- Innere - Punkte - Methoden für Lineare Programme.- Lineare Optimierung: Anwendungen, Netzwerke.- Teil II Nichtlineare Minimierung I. Minimierung ohne Nebenbedingungen.- Teil III Optimalitätsbedingungen. Konvexität und Trennungssätze.- Optimalitätsbedingungen für konvexe Optimierungsprobleme.- Optimalitätsbedingungen für allgemeine Optimierungsprobleme.- Teil IV Nichtlineare Minimierung II. Projektionsverfahren.- Penalty-Funktionen und die erweiterte Lagrangefunktion.- Barrieremethoden und primal-duale Verfahren.- SQP-Verfahren.- Global konvergente Verfahren.- Innere-Punkte-Verfahren für konvexe Programme.- Semidefinite Programme.- Direkte Suchverfahren bei mehreren Variablen.- Literaturverzeichnis.- Index.
Einleitung.- Teil I Lineare Programmierung. Lineare Programme, Beispiele und Definitionen.- Das Simplexverfahren.- Innere - Punkte - Methoden für Lineare Programme.- Lineare Optimierung: Anwendungen, Netzwerke.- Teil II Nichtlineare Minimierung I. Minimierung ohne Nebenbedingungen.- Teil III Optimalitätsbedingungen. Konvexität und Trennungssätze.- Optimalitätsbedingungen für konvexe Optimierungsprobleme.- Optimalitätsbedingungen für allgemeine Optimierungsprobleme.- Teil IV Nichtlineare Minimierung II. Projektionsverfahren.- Penalty-Funktionen und die erweiterte Lagrangefunktion.- Barrieremethoden und primal-duale Verfahren.- SQP-Verfahren.- Global konvergente Verfahren.- Innere-Punkte-Verfahren für konvexe Programme.- Semidefinite Programme.- Direkte Suchverfahren bei mehreren Variablen.- Literaturverzeichnis.- Index.







