Titre original :
Mtodo del Gradiente No Euclidiano para Optimizacin
Contenu du livre :
L'optimisation est un axe de recherche qui revêt une grande importance dans divers domaines de la science et de l'ingénierie.
Parmi les méthodes qui font partie des différents logiciels permettant de résoudre les modèles d'optimisation, on trouve les méthodes projectives. Les propriétés de convergence de ces méthodes sont garanties sous certaines conditions de convexité.
L'inconvénient est le coût de calcul élevé de chaque itération d'une projection ainsi que l'incertitude lorsque le problème perd sa convexité. Une façon d'éviter ces difficultés est d'utiliser les outils de la géométrie riemannienne. L'un des avantages est que les problèmes restreints peuvent être considérés comme non restreints et que les fonctions non convexes peuvent être transformées en fonctions convexes.
Ce livre étend les propriétés de convergence de la méthode du gradient pour minimiser des fonctions quasi-convexes sur ces variétés et élargit ainsi le champ d'application de la méthode. Il s'adresse aux chercheurs, praticiens et étudiants en mathématiques appliquées qui cherchent à construire, enseigner et apprendre, respectivement, de nouvelles méthodes d'optimisation efficaces.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783659008252 |
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| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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