Convex Stochastic Optimization - Pennanen, Teemu; Perkkiö, Ari-Pekka; - Prospero Internetes Könyváruház

Convex Stochastic Optimization: Dynamic Programming and Duality in Discrete Time
 
A termék adatai:

ISBN13:9783031764318
ISBN10:3031764315
Kötéstípus:Keménykötés
Terjedelem:412 oldal
Méret:235x155 mm
Nyelv:angol
Illusztrációk: XI, 412 p.
680
Témakör:

Convex Stochastic Optimization

Dynamic Programming and Duality in Discrete Time
 
Kiadás sorszáma: 2024
Kiadó: Springer
Megjelenés dátuma:
Kötetek száma: 1 pieces, Book
 
Normál ár:

Kiadói listaár:
EUR 160.49
Becsült forint ár:
68 079 Ft (64 837 Ft + 5% áfa)
Miért becsült?
 
Az Ön ára:

62 633 (59 650 Ft + 5% áfa )
Kedvezmény(ek): 8% (kb. 5 446 Ft)
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
Kattintson ide a feliratkozáshoz
 
Beszerezhetőség:

Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Nem tudnak pontosabbat?
 
  példányt

 
Rövid leírás:

This book studies a general class of convex stochastic optimization (CSO) problems that unifies many common problem formulations from operations research, financial mathematics and stochastic optimal control. We extend the theory of dynamic programming and convex duality to allow for a unified and simplified treatment of various special problem classes found in the literature. The extensions allow also for significant generalizations to existing problem formulations. Both dynamic programming and duality have played crucial roles in the development of various optimality conditions and numerical techniques for the solution of convex stochastic optimization problems.

Hosszú leírás:

This book studies a general class of convex stochastic optimization (CSO) problems that unifies many common problem formulations from operations research, financial mathematics and stochastic optimal control. We extend the theory of dynamic programming and convex duality to allow for a unified and simplified treatment of various special problem classes found in the literature. The extensions allow also for significant generalizations to existing problem formulations. Both dynamic programming and duality have played crucial roles in the development of various optimality conditions and numerical techniques for the solution of convex stochastic optimization problems.

Tartalomjegyzék:

- 1. Convex Stochastic Optimization.- 2. Dynamic Programming.- 3. Duality.- 4. Absence of a Duality Gap.- 5. Existence of Dual Solutions.