Schlüsselwort: Gradientenverfahren

Numerik sehen und verstehen

Numerik sehen und verstehen von Kose, Kim, Schröder, Rolf, Wieliczek, Kornel
Das Buch ist ein Lehr-/ Arbeits-/ Softwarepaket in Buchform, das für Studenten gedacht ist, die sich die Numerische Mathematik "experimentell" aneignen wollen.Wie zu einem klugen Experiment in den Naturwissenschaften fundiertes Wissen, sachgerechter Versuchsaufbau und ein Schuß Imagination notwendig ist, so bietet das Werk entsprechendes für die Mathematik. Das Buch stellt die Verfahren und Möglichkeiten der Darstellung vor, die Software lädt den Benutzer dazu ein, sich den Gegenstand durch "Visualisierung und Experiment" anzueignen.
Aktualisiert: 2022-08-18
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Numerische Verfahren der konvexen, nichtglatten Optimierung

Numerische Verfahren der konvexen, nichtglatten Optimierung von Alt, Walter
Konvexe Optimierungsprobleme mit einer nichtglatten Zielfunktion treten in vielen Anwendungen auf, beispielsweise im Zusammenhang mit Penalty-Verfahren für differenzierbare Optimierungsprobleme, mit der Lagrange-Relaxation bei kombinatorischen Optimierungsproblemen oder bei der Strukturoptimierung von Stabwerken. Die wichtigsten numerischen Verfahren zur Lösung solcher Optimierungsprobleme sind Subgradienten- und Bundle-Verfahren. Das Buch gibt eine kompakte Einführung in die Grundlagen dieser Verfahren, die den Leser in die Lage versetzt, einfache Versionen der Verfahren selbst zu implementieren.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Numerik sehen und verstehen

Numerik sehen und verstehen von Kose, Kim, Schröder, Rolf, Wieliczek, Kornel
Das Buch ist ein Lehr-/ Arbeits-/ Softwarepaket in Buchform, das für Studenten gedacht ist, die sich die Numerische Mathematik "experimentell" aneignen wollen.Wie zu einem klugen Experiment in den Naturwissenschaften fundiertes Wissen, sachgerechter Versuchsaufbau und ein Schuß Imagination notwendig ist, so bietet das Werk entsprechendes für die Mathematik. Das Buch stellt die Verfahren und Möglichkeiten der Darstellung vor, die Software lädt den Benutzer dazu ein, sich den Gegenstand durch "Visualisierung und Experiment" anzueignen.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Numerische Verfahren der konvexen, nichtglatten Optimierung

Numerische Verfahren der konvexen, nichtglatten Optimierung von Alt, Walter
Konvexe Optimierungsprobleme mit einer nichtglatten Zielfunktion treten in vielen Anwendungen auf, beispielsweise im Zusammenhang mit Penalty-Verfahren für differenzierbare Optimierungsprobleme, mit der Lagrange-Relaxation bei kombinatorischen Optimierungsproblemen oder bei der Strukturoptimierung von Stabwerken. Die wichtigsten numerischen Verfahren zur Lösung solcher Optimierungsprobleme sind Subgradienten- und Bundle-Verfahren. Das Buch gibt eine kompakte Einführung in die Grundlagen dieser Verfahren, die den Leser in die Lage versetzt, einfache Versionen der Verfahren selbst zu implementieren.
Aktualisiert: 2023-04-04
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