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Grundlagen der Mathematischen Optimierung

Diskrete Strukturen, Komplexitätstheorie, Konvexitätstheorie, Lineare Optimierung, Simplex-Algorithmus, Dualität. Lehrbuch

(0 Bewertungen)15
500 Lesepunkte
Buch (kartoniert)
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49,99 €inkl. Mwst.
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Ziel dieses Lehrwerkes ist es, eine mathematische Grundlage der linearen, nichtlinearen und diskreten Optimierung und ihrer wichtigsten algorithmischen Ansätze zu entwickeln. Viele der behandelten Probleme werden durch Beispiele aktueller realer Anwendungen motiviert. Dabei wird jedoch nicht versucht, möglichst schnell möglichst viele Algorithmen für "alle Lebenslagen der Optimierung" anzugeben, sondern ein (bisweilen deutlich aufwendigerer) Weg der konstruktiven Herleitung algorithmischer Ansätze beschritten. Methodisch zentral ist der geometrische Zugang; die zugrunde liegenden geometrischen Vorstellungen werden detailliert entwickelt und durch eine große Anzahl von Skizzen veranschaulicht. Der vorliegende erste Teil enthält wichtige Grundlagen und verschiedene mögliche Einstiege in die Optimierung, die je nach Wunsch umfassend, sektionsweise oder auch nur in Teilen in Lehrveranstaltungen oder im Selbststudium verwendet werden können. Hierzu gehören Diskrete Strukturen und Algorithmen, eine ausführliche Einführung in die Komplexitätstheorie, die Grundlagen der Konvexitätstheorie, die in fast allen Bereichen der Optimierung von fundamentaler Bedeutung ist, der Simplex-Algorithmus sowie die LP-Dualität und ihre Anwendungen.

Inhaltsverzeichnis

Einleitung. - Einstiege: Ungleichungssysteme und diskrete Strukturen. - Einstiege: Algorithmen und Komplexität. - Konvexitätstheorie - Der Simplex-Algorithmus. - LP-Dualität.

Produktdetails

Erscheinungsdatum
05. Januar 2013
Sprache
deutsch
Seitenanzahl
525
Reihe
Aufbaukurs Mathematik
Autor/Autorin
Peter Gritzmann
Verlag/Hersteller
Produktart
kartoniert
Abbildungen
XVII, 525 S. 160 Abb.
Gewicht
846 g
Größe (L/B/H)
240/168/20 mm
ISBN
9783528072902

Portrait

Peter Gritzmann

Prof. Dr. Peter Gritzmann lehrt am Zentrum Mathematik der Technischen Universität München.


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