The Krasnoselskii-Mann Method for Common Fixed Point Problems
Lingua: inglese
Editore: Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer, 2025
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book delves into the intricate world of fixed point theory, focusing on the Krasnoselskii-Mann method to tackle common fixed point problems within a finite family of quasi-nonexpansive mappings in hyperbolic metric spaces. By exploring various iterative algorithms, including the Cimmino algorithm and dynamic string-averaging methods, this volume offers a comprehensive study ofconvergence and approximate solutions amidst computational errors.Key concepts such as W-hyperbolic spaces, convex combinations, and set-valued inclusions are meticulously examined. The author presents a detailed analysis of iterative methods, highlighting their effectiveness in solving complex fixed-point problems. Readers will encounter critical discussions on the behavior of exact and inexact iterates, the role of computational errors, and innovative approaches like remotest set control. This book invites readers to engage with challenging questions about convergence and solution accuracy in mathematical spaces.Ideal for researchers and scholars in mathematics and related fields, this book provides valuable insights into advanced iterative methods for solving fixed-point problems. Whether you are a mathematician specializing in nonlinear analysis or an academic exploring optimization theory, this volume is an essential resource for understanding the latest developments in fixed point theory. 137 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031858406
- Titolo
- The Krasnoselskii-Mann Method for Common Fixed Point Problems
- Autore
- Alexander J. Zaslavski
- Editore
- Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031858409
- ISBN 13
- 9783031858406
- Dimensioni
- 235x155x35 mm
This book delves into the intricate world of fixed point theory, focusing on the Krasnoselskii-Mann method to tackle common fixed point problems within a finite family of quasi-nonexpansive mappings in hyperbolic metric spaces. By exploring various iterative algorithms, including the Cimmino algorithm and dynamic string-averaging methods, this volume offers a comprehensive study of convergence and approximate solutions amidst computational errors.
Key concepts such as W-hyperbolic spaces, convex combinations, and set-valued inclusions are meticulously examined. The author presents a detailed analysis of iterative methods, highlighting their effectiveness in solving complex fixed-point problems. Readers will encounter critical discussions on the behavior of exact and inexact iterates, the role of computational errors, and innovative approaches like remotest set control. This book invites readers to engage with challenging questions about convergence and solution accuracy in mathematical spaces.
Ideal for researchers and scholars in mathematics and related fields, this book provides valuable insights into advanced iterative methods for solving fixed-point problems. Whether you are a mathematician specializing in nonlinear analysis or an academic exploring optimization theory, this volume is an essential resource for understanding the latest developments in fixed point theory.
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Informazioni sull’autore
Alexander J. Zaslavski, is a senior researcher at the Technion - Israel Institute of Technology. He was born in Ukraine in 1957 and got his PhD in Mathematical Analysis in 1983, The Institute of Mathematics, Novosibirsk. He is the author of 26 research monographs and more than 600 research papers and editor of more than 70 edited volumes and journal special issues. He is the Founding Editor and Editor-in Chief of the journal Pure and Applied Functional Analysis, and Editor-in-Chief of journal Communications in Optimization Theory. His area of research contains nonlinear functional analysis, control theory, optimization, calculus of variations, dynamical systems theory, game theory and mathematical economics.
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