9781611974980 - first-order methods in optimization di amir beck (author) (16 risultati)
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Editore: SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematicsq (edition ), 2017
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Editore: SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematicsq, 2017
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Editore: SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematicsq, 2017
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Editore: SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematicsq, 2017
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Editore: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2017
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Editore: Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2017
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Paperback. Condizione: New. The primary goal of this book is to provide a self-contained, comprehensive study of the main ?rst-order methods that are frequently used in solving large-scale problems. First-order methods exploit information on values and gradients/subgradients (but not Hessians) of the functions composing the mode…l under consideration. With the increase in the number of applications that can be modeled as large or even huge-scale optimization problems, there has been a revived interest in using simple methods that require low iteration cost as well as low memory storage.The author has gathered, reorganized, and synthesized (in a unified manner) many results that are currently scattered throughout the literature, many of which cannot be typically found in optimization books.First-Order Methods in Optimization offers comprehensive study of first-order methods with the theoretical foundations; provides plentiful examples and illustrations; emphasizes rates of convergence and complexity analysis of the main first-order methods used to solve large-scale problems; and covers both variables and functional decomposition methods.
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Editore: SIAM-Society for Industrial and Applied Mathematicsq, 2017
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Editore: Society for Industrial & Applied Mathematics, 2017
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Condizione: New. pp. 484.
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Editore: SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2017
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Editore: Society for Industrial & Applied Mathematics,U.S., 2017
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Editore: Society for Industrial & Applied Mathematics, 2017
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Paperback. Condizione: New. The primary goal of this book is to provide a self-contained, comprehensive study of the main ?rst-order methods that are frequently used in solving large-scale problems. First-order methods exploit information on values and gradients/subgradients (but not Hessians) of the functions composing the mode…l under consideration. With the increase in the number of applications that can be modeled as large or even huge-scale optimization problems, there has been a revived interest in using simple methods that require low iteration cost as well as low memory storage.The author has gathered, reorganized, and synthesized (in a unified manner) many results that are currently scattered throughout the literature, many of which cannot be typically found in optimization books.First-Order Methods in Optimization offers comprehensive study of first-order methods with the theoretical foundations; provides plentiful examples and illustrations; emphasizes rates of convergence and complexity analysis of the main first-order methods used to solve large-scale problems; and covers both variables and functional decomposition methods.
