Numerische Verfahren der konvexen, nichtglatten Optimierung
Eine anwendungsorientierte Einführung
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In der konvexen, nichtglatten Optimierung betrachtet man das Problem,ein Minimum einer konvexen Funktion zu berechnen, dienicht überall differenzierbar ist. Solche Aufgabenstellungen tretenbei der Auswertung von Messdaten und in vielen Anwendungender Wirtschaftswissenschaften und der Technik auf. Dieses Lehrbuchbehandelt numerische Verfahren zur Lösung nichtglatter, konvexerOptimierungsprobleme, die sich im praktischen Einsatz bewährthaben. Die Verfahren werden so dargestellt, dass der Leser in derLage ist, einfache Versionen selbst zu implementieren. Zahlreichenumerische Beispiele demonstr...
In der konvexen, nichtglatten Optimierung betrachtet man das Problem,
ein Minimum einer konvexen Funktion zu berechnen, die
nicht überall differenzierbar ist. Solche Aufgabenstellungen treten
bei der Auswertung von Messdaten und in vielen Anwendungen
der Wirtschaftswissenschaften und der Technik auf. Dieses Lehrbuch
behandelt numerische Verfahren zur Lösung nichtglatter, konvexer
Optimierungsprobleme, die sich im praktischen Einsatz bewährt
haben. Die Verfahren werden so dargestellt, dass der Leser in der
Lage ist, einfache Versionen selbst zu implementieren. Zahlreiche
numerische Beispiele demonstrieren die Anwendung der Verfahren.
ein Minimum einer konvexen Funktion zu berechnen, die
nicht überall differenzierbar ist. Solche Aufgabenstellungen treten
bei der Auswertung von Messdaten und in vielen Anwendungen
der Wirtschaftswissenschaften und der Technik auf. Dieses Lehrbuch
behandelt numerische Verfahren zur Lösung nichtglatter, konvexer
Optimierungsprobleme, die sich im praktischen Einsatz bewährt
haben. Die Verfahren werden so dargestellt, dass der Leser in der
Lage ist, einfache Versionen selbst zu implementieren. Zahlreiche
numerische Beispiele demonstrieren die Anwendung der Verfahren.
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