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A First Course In Optimization Theory

Author: Rangarajan K. Sundaram
Publisher: Cambridge University Press
ISBN: 9780521497701
Size: 71.49 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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Divided into three separate parts, this book introduces students to optimization theory and its use in economics and allied disciplines. A preliminary chapter and three appendices are designed to keep the book mathematically self-contained.

Mathematik Und Technologie

Author: Christiane Rousseau
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3642300928
Size: 75.74 MB
Format: PDF, Kindle
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Zusammen mit der Abstraktion ist die Mathematik das entscheidende Werkzeug für technologische Innovationen. Das Buch bietet eine Einführung in zahlreiche Anwendungen der Mathematik auf dem Gebiet der Technologie. Meist werden moderne Anwendungen dargestellt, die heute zum Alltag gehören. Die mathematischen Grundlagen für technologische Anwendungen sind dabei relativ elementar, was die Leistungsstärke der mathematischen Modellbildung und der mathematischen Hilfsmittel beweist. Mit zahlreichen originellen Übungen am Ende eines jeden Kapitels.

Kombinatorische Optimierung

Author: Bernhard Korte
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3540769196
Size: 79.81 MB
Format: PDF, ePub
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Das Lehrbuch ist die deutsche Übersetzung der 4., wesentlich erweiterten Auflage des Titels „Combinatorial Optimization – Theory and Algorithms". Es gibt den neuesten Stand der kombinatorischen Optimierung wieder und liefert vornehmlich theoretische Resultate und Algorithmen mit beweisbar guten Laufzeiten und Ergebnissen, jedoch keine Heuristiken. Enthalten sind vollständige Beweise, auch für viele tiefe und neue Resultate, von denen einige bisher in der Lehrbuchliteratur noch nicht erschienen sind. Mit Übungen und umfassendem Literaturverzeichnis.

Optimization Theory With Applications

Author: Donald A. Pierre
Publisher: Courier Corporation
ISBN: 0486136957
Size: 13.63 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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Broad-spectrum approach to important topic. Explores the classic theory of minima and maxima, classical calculus of variations, simplex technique and linear programming, optimality and dynamic programming, more. 1969 edition.

Compiler

Author: Alfred V. Aho
Publisher: Pearson Deutschland GmbH
ISBN: 9783827370976
Size: 34.98 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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Partielle Differentialgleichungen

Author: Walter A. Strauss
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 366312486X
Size: 11.13 MB
Format: PDF, Docs
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Dieses Buch ist eine umfassende Einführung in die klassischen Lösungsmethoden partieller Differentialgleichungen. Es wendet sich an Leser mit Kenntnissen aus einem viersemestrigen Grundstudium der Mathematik (und Physik) und legt seinen Schwerpunkt auf die explizite Darstellung der Lösungen. Es ist deshalb besonders auch für Anwender (Physiker, Ingenieure) sowie für Nichtspezialisten, die die Methoden der mathematischen Physik kennenlernen wollen, interessant. Durch die große Anzahl von Beispielen und Übungsaufgaben eignet es sich gut zum Gebrauch neben Vorlesungen sowie zum Selbststudium.

A First Course In Optimization

Author: Charles L. Byrne
Publisher: CRC Press
ISBN: 1482226588
Size: 61.14 MB
Format: PDF
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Give Your Students the Proper Groundwork for Future Studies in Optimization A First Course in Optimization is designed for a one-semester course in optimization taken by advanced undergraduate and beginning graduate students in the mathematical sciences and engineering. It teaches students the basics of continuous optimization and helps them better understand the mathematics from previous courses. The book focuses on general problems and the underlying theory. It introduces all the necessary mathematical tools and results. The text covers the fundamental problems of constrained and unconstrained optimization as well as linear and convex programming. It also presents basic iterative solution algorithms (such as gradient methods and the Newton–Raphson algorithm and its variants) and more general iterative optimization methods. This text builds the foundation to understand continuous optimization. It prepares students to study advanced topics found in the author’s companion book, Iterative Optimization in Inverse Problems, including sequential unconstrained iterative optimization methods.

Mathematik F R Konomen

Author: Alpha C. Chiang
Publisher: Vahlen
ISBN: 3800645122
Size: 49.27 MB
Format: PDF, Kindle
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Klar und verständlich: Mathematik für Ökonomen. Für viele Studierende der BWL und VWL hat die Mathematik eine ähnliche Anziehungskraft wie bittere Medizin notwendig, aber extrem unangenehm. Das muss nicht sein. Mit diesem Buch gelingt es jedem, die Methoden zu erlernen. Anhand konkreter ökonomischer Anwendungen wird die Mathematik sehr anschaulich erklärt. Schnelle Lernerfolge Von der Wiederholung des Abiturwissens bis zum Niveau aktueller ökonomischer Lehrbücher wird Schritt für Schritt vorgegangen und alle wichtigen Bereiche der Mathematik systematisch erklärt. Der Lernerfolg stellt sich schnell ein: die klare und ausführliche Darstellung sowie die graphische Unterstützung machen es möglich.

Statistik Workshop F R Programmierer

Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Size: 77.62 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.