Rainer E. Burkard, Uwe T. Zimmermann

Einführung in die Mathematische Optimierung (eBook, PDF)

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Die Mathematische Optimierung gehört aufgrund rasanter wissenschaftlicher Entwicklung und weitreichender Anwendungsbreite zu den Eckpunkten eines Mathematikstudiums. Dieses Buch legt mit einer Einführung in die Lineare und Konvexe Optimierung eine solide Basis für komplexere Themen der Diskreten und Nichtlinearen Optimierung. Bei Studierenden werden nur Grundkenntnisse der Linearen Algebra und Analysis vorausgesetzt, wie sie im ersten Studienjahr jedes mathematisch fundierten Bachelorstudiums vermittelt werden. Bei Auswahl, Umfang und Aufbau stützen sich die Autoren auf langjährige Erfahrungen mit einschlägigen Vorlesungen an den technischen Universitäten Braunschweig und Graz. Das Buch eignet sich als Grundlage zu Vorlesungen der Linearen Optimierung (ca. 4 SWS) und der Konvexen Optimierung (ca. 2 SWS) im Bachelorstudium. Es enthält mehr Material als hierfür erforderlich, so dass Dozenten Raum und Anreiz für subjektive Schwerpunkte oder thematische Straffung geboten wird.

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Produktdetails

• Verlag: Springer-Verlag GmbH
• Seitenzahl: 315
• Erscheinungstermin: 25. Januar 2013
• Deutsch
• ISBN-13: 9783642286735
• Artikelnr.: 37374699

Autorenporträt

Prof. Dr. Rainer Burkard, Technische Universität Graz, Österreich Prof. Dr. Uwe Zimmermann, Technische Universität Braunschweig, Deutschland

Inhaltsangabe

I. Lineare Optimierung. Lineare Optimierungsmodelle.- Geometrie der Linearen Optimierung.- Das generische Simplexverfahren.- Nummerische und algorithmische Aspekte des Simplexverfahrens.- Alternative lineare Systeme und duale lineare Optimierungsaufgaben.- Polyederdarstellung und Dekomposition.- Sensitivität und parametrische Optimierung.- Komplexität der linearen Optimierung.- Ein generisches Innere Punkte Verfahren. Ganzzahlige Polyeder, Transport- und Flussprobleme.- II. Konvexe Optimierung. Nichtlineare Modelle.- Konvexe Mengen.- Konvexe Funktionen.- Minima konvexer Funktionen.- Verfahren zur Minimierung ohne Restriktionen.- Gradienten- und Newton-Verfahren.- Quadratische Optimierung.