Convex Optimization / Najlacnejšie knihy
Convex Optimization

Kód: 22404917

Convex Optimization

Autor Arto Ruud

Over the past two decades, it has been recognized that advanced image processing techniques provide valuable information to physicians for the diagnosis, image guided therapy and surgery, and monitoring of human diseases. This boo ... celý popis

107.05

Bežne: 118.89 €

Ušetríte 11.85 €

Dostupnosť:

50 % šancaMáme informáciu, že by titul mohol byť dostupný. Na základe vašej objednávky sa ho pokúsime do 6 týždňov zabezpečiť.
Prehľadáme celý svet

Informovať o naskladnení

Pridať medzi želanie

Mohlo by sa vám tiež páčiť

Darujte túto knihu ešte dnes
  1. Objednajte knihu a vyberte Zaslať ako darček.
  2. Obratom obdržíte darovací poukaz na knihu, ktorý môžete ihneď odovzdať obdarovanému.
  3. Knihu zašleme na adresu obdarovaného, o nič sa nestaráte.

Viac informácií

Informovať o naskladnení knihy

Informovať o naskladnení knihy


Súhlas - Odoslaním žiadosti vyjadrujem Súhlas so spracovaním osobných údajov na marketingové účely.

Zašleme vám správu akonáhle knihu naskladníme

Zadajte do formulára e-mailovú adresu a akonáhle knihu naskladníme, zašleme vám o tom správu. Postrážime všetko za vás.

Viac informácií o knihe Convex Optimization

Nákupom získate 259 bodov

Anotácia knihy

Over the past two decades, it has been recognized that advanced image processing techniques provide valuable information to physicians for the diagnosis, image guided therapy and surgery, and monitoring of human diseases. This book introduces novel and sophisticated mathematical problems which encourage the development of advanced optimisation and computing methods, especially convex optimisation. The authors go on to study Steffensen-King-type methods of convergence to approximate a locally unique solution of a nonlinear equation and also in problems of convex optimisation. Real-world applications are also provided. The following study is focused on the design and testing of a Matlab code of the Frank-Wolfe algorithm. The Nesterov step is proposed in order to accelerate the algorithm, and the results of some numerical experiments of constraint optimization are also provided. Lagrangian methods for numerical solutions to constrained convex programs are also explored. For enhanced algorithms, the traditional Lagrange multiplier update is modified to take a soft reflection across the zero boundary. This, coupled with a modified drift expression, is shown to yield improved performance. Next, Newtons mesh independence principle was used to solve a certain class of optimal design problems from earlier studies. Motivated by optimization considerations, the authors show that under the same computational cost, a finer mesh independence principle can be given than before. This compilation closes with a presentation on a local convergence analysis for eighthorder variants of HansenPatricks family for approximating a locally unique solution of a nonlinear equation. The radius of convergence and computable error bounds on the distances involved are also provided.

Parametre knihy

Zaradenie knihy Knihy po anglicky Mathematics & science Mathematics Calculus & mathematical analysis

107.05

Obľúbené z iného súdka



Osobný odber Bratislava a 12792 dalších

Copyright ©2008-26 najlacnejsie-knihy.sk Všetky práva vyhradenéSúkromieCookies


Môj účet: Prihlásiť sa
Všetky knihy sveta na jednom mieste. Navyše za skvelé ceny.

Nákupný košík ( prázdny )

Vyzdvihnutie v Zásielkovni
zadarmo nad 59,99 €.

Nachádzate sa: