Sinossi
A hands-on Python-based guide to mathematical optimization for undergraduates and graduates, with numerous applications and code samples.
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Hands-On Mathematical Optimization with Python
Editore:
Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 1009493507
ISBN 13: 9781009493505
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Da: Kuba Libri, Prague, Repubblica Ceca
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Hands-on Mathematical Optimization With Python
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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HandsOn Mathematical Optimizat
ISBN 10: 1009493507
ISBN 13: 9781009493505
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Da: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, U.S.A.
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HANDS-ON MATHEMATICAL OPTIMIZATION WITH PYTHON
Da: Basi6 International, Irving, TX, U.S.A.
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Hands-on Mathematical Optimization With Python
Editore:
Cambridge University Press, 2025
ISBN 10: 1009493507
ISBN 13: 9781009493505
Antico o usato
Brossura
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Hands-On Mathematical Optimization with Python (Paperback or Softback)
Editore:
Cambridge University Press 4/3/2025, 2025
ISBN 10: 1009493507
ISBN 13: 9781009493505
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Hands-on Mathematical Optimization With Python
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
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Condizione: New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP. Codice articolo 26401716402
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Hands-on Mathematical Optimization With Python
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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Hands-on Mathematical Optimization With Python
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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Hands-On Mathematical Optimization with Python
Editore:
Cambridge University Press, GB, 2025
ISBN 10: 1009493507
ISBN 13: 9781009493505
Nuovo
Paperback
Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
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Paperback. Condizione: New. This practical guide to optimization combines mathematical theory with hands-on coding examples to explore how Python can be used to model problems and obtain the best possible solutions. Presenting a balance of theory and practical applications, it is the ideal resource for upper-undergraduate and graduate students in applied mathematics, data science, business, industrial engineering and operations research, as well as practitioners in related fields. Beginning with an introduction to the concept of optimization, this text presents the key ingredients of an optimization problem and the choices one needs to make when modeling a real-life problem mathematically. Topics covered range from linear and network optimization to convex optimization and optimizations under uncertainty. The book's Python code snippets, alongside more than 50 Jupyter notebooks on the author's GitHub, allow students to put the theory into practice and solve problems inspired by real-life challenges, while numerous exercises sharpen students' understanding of the methods discussed. Codice articolo LU-9781009493505
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