9783319691060 - scientific computing: eigenvalues and optimization (2) di trangenstein, john a. (19 risultati)
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Hardback. Condizione: New. 2017 ed. This is the second of three volumes providing a comprehensive presentation of the fundamentals of scientific computing. This volume discusses more advanced topics than volume one, and is largely not a prerequisite for volume three. This book and its companions show how to determine the quality… of computational results, and how to measure the relative efficiency of competing methods. Readers learn how to determine the maximum attainable accuracy of algorithms, and how to select the best method for computing problems. This book also discusses programming in several languages, including C++, Fortran and MATLAB. There are 49 examples, 110 exercises, 66 algorithms, 24 interactive JavaScript programs, 77 references to software programs and 1 case study. Topics are introduced with goals, literature references and links to public software. There are descriptions of the current algorithms in LAPACK, GSLIB and MATLAB. This book could be used for a second course innumerical methods, for either upper level undergraduates or first year graduate students. Parts of the text could be used for specialized courses, such as nonlinear optimization or iterative linear algebra.
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Hardback. Condizione: New. 2017 ed. This is the second of three volumes providing a comprehensive presentation of the fundamentals of scientific computing. This volume discusses more advanced topics than volume one, and is largely not a prerequisite for volume three. This book and its companions show how to determine the quality… of computational results, and how to measure the relative efficiency of competing methods. Readers learn how to determine the maximum attainable accuracy of algorithms, and how to select the best method for computing problems. This book also discusses programming in several languages, including C++, Fortran and MATLAB. There are 49 examples, 110 exercises, 66 algorithms, 24 interactive JavaScript programs, 77 references to software programs and 1 case study. Topics are introduced with goals, literature references and links to public software. There are descriptions of the current algorithms in LAPACK, GSLIB and MATLAB. This book could be used for a second course innumerical methods, for either upper level undergraduates or first year graduate students. Parts of the text could be used for specialized courses, such as nonlinear optimization or iterative linear algebra.
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This is the second of three volumes providing a comprehensive presentation of the fundamentals of scientific computing. This volume discusses more advanced topics than volume one, and is largely not a prerequisite for volume three. This book and its comp…anions show how to determine the quality of computational results, and how to measure the relative efficiency of competing methods. Readers learn how to determine the maximum attainable accuracy of algorithms, and how to select the best method for computing problems. This book also discusses programming in several languages, including C++, Fortran and MATLAB. There are 49 examples, 110 exercises, 66 algorithms, 24 interactive JavaScript programs, 77 references to software programs and 1 case study. Topics are introduced with goals, literature references and links to public software. There are descriptions of the current algorithms in LAPACK, GSLIB and MATLAB. This book could be used for a second course innumerical methods, for either upper level undergraduates or first year graduate students. Parts of the text could be used for specialized courses, such as nonlinear optimization or iterative linear algebra.
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Gebunden. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. John Trangenstein is Professor of Mathematics Emeritus at Duke University in Durham North Carolina. He was a professor at Duke from 1991 to 2011. Previously he was a Mathematician in the Applied Mathematics… Group at Lawrence Livermore National Laboratory fr.
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