Conjugate Gradient Algorithms in Nonconvex Optimization
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2010
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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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 9783642099250
- Titolo
- Conjugate Gradient Algorithms in Nonconvex Optimization
- Autore
- Radoslaw Pytlak
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642099254
- ISBN 13
- 9783642099250
- Peso dell'articolo
- 756 grammi
- Dimensioni
- 235x155x28 mm
This book details algorithms for large-scale unconstrained and bound constrained optimization. It shows optimization techniques from a conjugate gradient algorithm perspective as well as methods of shortest residuals, which have been developed by the author.
"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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