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Sparse Polynomial Optimization: Theory And Practice (Series On Optimization And Its Applications)
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Sparse Polynomial Optimization : Theory and Practice
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 92,49
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Sparse Polynomial Optimization: Theory And Practice
Editore: World Scientific Europe Ltd, 2023
ISBN 10: 180061294X ISBN 13: 9781800612945
Lingua: Inglese
Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 103,38
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Sparse Polynomial Optimization: Theory And Practice (Series On Optimization And Its Applications)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 105,92
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Sparse Polynomial Optimization : Theory and Practice
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 101,15
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Sparse Polynomial Optimization : Theory and Practice
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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EUR 103,37
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Sparse Polynomial Optimization : Theory and Practice
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Sparse Polynomial Optimization: Theory and Practice
Editore: World Scientific Pub Co Inc, 2023
ISBN 10: 180061294X ISBN 13: 9781800612945
Lingua: Inglese
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 125,02
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Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 200 pages. 9.00x6.00x0.56 inches. In Stock.
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Sparse Polynomial Optimization: Theory And Practice
Editore: World Scientific Europe Ltd, 2023
ISBN 10: 180061294X ISBN 13: 9781800612945
Lingua: Inglese
Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno Unito
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EUR 107,34
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Sparse Polynomial Optimization: Theory and Practice
Editore: WORLD SCIENTIFIC PUB EUROPE, 2023
ISBN 10: 180061294X ISBN 13: 9781800612945
Lingua: Inglese
EUR 115,94
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. KlappentextMany applications, including computer vision, computer arithmetic, deep learning, entanglement in quantum information, graph theory and energy networks, can be successfully tackled within the framework of polynomial optimizati.
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EUR 134,60
Convertire valutaEUR 14,99 per la spedizione da Germania a ItaliaQuantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Many applications, including computer vision, computer arithmetic, deep learning, entanglement in quantum information, graph theory and energy networks, can be successfully tackled within the framework of polynomial optimization, an emerging field with growing research efforts in the last two decades. One key advantage of these techniques is their ability to model a wide range of problems using optimization formulations. Polynomial optimization heavily relies on the moment-sums of squares (moment-SOS) approach proposed by Lasserre, which provides certificates for positive polynomials. On the practical side, however, there is 'no free lunch' and such optimization methods usually encompass severe scalability issues. Fortunately, for many applications, including the ones formerly mentioned, we can look at the problem in the eyes and exploit the inherent data structure arising from the cost and constraints describing the problem.This book presents several research efforts to resolve this scientific challenge with important computational implications. It provides the development of alternative optimization schemes that scale well in terms of computational complexity, at least in some identified class of problems. It also features a unified modeling framework to handle a wide range of applications involving both commutative and noncommutative variables, and to solve concretely large-scale instances. Readers will find a practical section dedicated to the use of available open-source software libraries.This interdisciplinary monograph is essential reading for students, researchers and professionals interested in solving optimization problems with polynomial input data.
