Conjugate Gradient Algorithms in Nonconvex Optimization
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2008
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This up-to-date book is on algorithms for large-scale unconstrained and bound constrained optimization. Optimization techniques are shown from a conjugate gradient algorithm perspective. Large part of the book is devoted to preconditioned conjugate gradient algorithms. In particular memoryless and limited memory quasi-Newton algorithms are presented and numerically compared to standard conjugate gradient algorithms. The special attention is paid to the methods of shortest residuals developed by the author. Several effective optimization techniques based on these methods are presented. Because of the emphasis on practical methods, as well as rigorous mathematical treatment of their convergence analysis, the book is aimed at a wide audience. It can be used by researches in optimization, graduate students in operations research, engineering, mathematics and computer science. Practitioners can benefit from numerous numerical comparisons of professional optimization codes discussed in the book.…
Codice articolo 9783540856337
- Titolo
- Conjugate Gradient Algorithms in Nonconvex Optimization
- Autore
- Radoslaw Pytlak
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2008
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540856331
- ISBN 13
- 9783540856337
- Peso dell'articolo
- 864 grammi
- Dimensioni
- 241x160x32 mm
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This up-to-date book is on algorithms for large-scale unconstrained and bound constrained optimization. Optimization techniques are shown from a conjugate gradient algorithm perspective.
Large part of the book is devoted to preconditioned conjugate gradient algorithms. In particular memoryless and limited memory quasi-Newton algorithms are presented and numerically compared to standard conjugate gradient algorithms.
The special attention is paid to the methods of shortest residuals developed by the author. Several effective optimization techniques based on these methods are presented.
Because of the emphasis on practical methods, as well as rigorous mathematical treatment of their convergence analysis, the book is aimed at a wide audience. It can be used by researches in optimization, graduate students in operations research, engineering, mathematics and computer science. Practitioners can benefit from numerous numerical comparisons of professional optimization codes discussed in the book.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Einbeck, Germania
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