Nonlinear Optimization with Financial Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2014
- 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 - The book introduces the key ideas behind practical nonlinear optimization. Computational finance - an increasingly popular area of mathematics degree programs - is combined here with the study of an important class of numerical techniques. The financial content of the book is designed to be relevant and interesting to specialists. However, this material - which occupies about one-third of the text - is also sufficiently accessible to allow the book to be used on optimization courses of a more general nature. The essentials of most currently popular algorithms are described, and their performance is demonstrated on a range of optimization problems arising in financial mathematics. Theoretical convergence properties of methods are stated, and formal proofs are provided in enough cases to be instructive rather than overwhelming. Practical behavior of methods is illustrated by computational examples and discussions of efficiency, accuracy and computational costs. Supporting software for the examples and exercises is available (but the text does not require the reader to use or understand these particular codes). The author has been active in optimization for over thirty years in algorithm development and application and in teaching and research supervision. …
Codice articolo 9781489981196
- Titolo
- Nonlinear Optimization with Financial Applications
- Autore
- Michael Bartholomew-Biggs
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1489981195
- ISBN 13
- 9781489981196
- Peso dell'articolo
- 429 grammi
- Dimensioni
- 235x155x16 mm
The book introduces the key ideas behind practical nonlinear optimization. Computational finance – an increasingly popular area of mathematics degree programs – is combined here with the study of an important class of numerical techniques. The financial content of the book is designed to be relevant and interesting to specialists. However, this material – which occupies about one-third of the text – is also sufficiently accessible to allow the book to be used on optimization courses of a more general nature. The essentials of most currently popular algorithms are described, and their performance is demonstrated on a range of optimization problems arising in financial mathematics. Theoretical convergence properties of methods are stated, and formal proofs are provided in enough cases to be instructive rather than overwhelming. Practical behavior of methods is illustrated by computational examples and discussions of efficiency, accuracy and computational costs. Supporting software for the examples and exercises is available (but the text does not require the reader to use or understand these particular codes). The author has been active in optimization for over thirty years in algorithm development and application and in teaching and research supervision.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
The book introduces the key ideas behind practical nonlinear optimization.
Computational finance an increasingly popular area of mathematics degree programmes is combined here with the study of an important class of numerical techniques.
The financial content of the book is designed to be relevant and interesting to specialists. However, this material which occupies about one-third of the text is also sufficiently accessible to allow the book to be used on optimization courses of a more general nature.
The essentials of most currently popular algorithms are described and their performance is demonstrated on a range of optimization problems arising in financial mathematics.
Theoretical convergence properties of methods are stated and formal proofs are provided in enough cases to be instructive rather than overwhelming.
Practical behaviour of methods is illustrated by computational examples and discussions of efficiency, accuracy and computational costs.
Supporting software for the examples and exercises is available (but the text does not require the reader to use or understand these particular codes).
The author has been active in optimization for over thirty years in algorithm development and application and in teaching and research supervision.
Audience
The book is aimed at lecturers and students (undergraduate and postgraduate) in mathematics, computational finance and related subjects. It is also useful for researchers and practitioners who need a good introduction to nonlinear optimization.
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