
Nonsmooth Optimization and Its Applications
Sorozatcím: International Series of Numerical Mathematics; 170;
-
8% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 106.99
-
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 8% (cc. 3 631 Ft off)
- Discounted price 41 753 Ft (39 765 Ft + 5% áfa)
45 385 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 1st ed. 2019
- Kiadó Birkhäuser
- Megjelenés dátuma 2019. április 10.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9783030113698
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem149 oldal
- Méret 235x155 mm
- Súly 454 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 22 Illustrations, color 11
Kategóriák
Rövid leírás:
Since nonsmooth optimization problems arise in a diverse range of real-world applications, the potential impact of efficient methods for solving such problems is undeniable. Even solving difficult smooth problems sometimes requires the use of nonsmooth optimization methods, in order to either reduce the problem?s scale or simplify its structure. Accordingly, the field of nonsmooth optimization is an important area of mathematical programming that is based on by now classical concepts of variational analysis and generalized derivatives, and has developed a rich and sophisticated set of mathematical tools at the intersection of theory and practice.
This special issue of ISNM is an outcome of the workshop "Nonsmooth Optimization and its Applications," which was held from May 15 to 19, 2017 at the Hausdorff Center for Mathematics, University of Bonn. The six research articles gathered here focus on recent results that highlight different aspects of nonsmooth and variational analysis, optimization methods, their convergence theory and applications.
TöbbHosszú leírás:
Since nonsmooth optimization problems arise in a diverse range of real-world applications, the potential impact of efficient methods for solving such problems is undeniable. Even solving difficult smooth problems sometimes requires the use of nonsmooth optimization methods, in order to either reduce the problem?s scale or simplify its structure. Accordingly, the field of nonsmooth optimization is an important area of mathematical programming that is based on by now classical concepts of variational analysis and generalized derivatives, and has developed a rich and sophisticated set of mathematical tools at the intersection of theory and practice.
This volume of ISNM is an outcome of the workshop "Nonsmooth Optimization and its Applications," which was held from May 15 to 19, 2017 at the Hausdorff Center for Mathematics, University of Bonn. The six research articles gathered here focus on recent results that highlight different aspects of nonsmooth and variational analysis, optimization methods, their convergence theory and applications.
TöbbTartalomjegyzék:
A Collection of Nonsmooth Riemannian Optimization Problems.- An approximate ADMM for solving linearly constrained nonsmooth problems with two blocks of variables.- Tangent and normal cones for low-rank matrices.- Subdifferential enlargements and continuity properties of the VU-decomposition in convex optimization.- Proximal mappings and Moreau envelopes of single-variable convex piecewise cubic functions and multivariable gauge functions.- Newton-like dynamics associated to nonconvex optimization problems.
Több