Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Convex Analysis and Nonlinear Optimization: Theory and Examples

  • Formāts: PDF+DRM
  • Sērija : CMS Books in Mathematics
  • Izdošanas datums: 29-Jun-2013
  • Izdevniecība: Springer New York
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9781475798593
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 85,66 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Convex Analysis and Nonlinear Optimization: Theory and Examples
  • Formāts: PDF+DRM
  • Sērija : CMS Books in Mathematics
  • Izdošanas datums: 29-Jun-2013
  • Izdevniecība: Springer New York
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9781475798593
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

Optimization is a rich and thriving mathematical discipline. The theory underlying current computational optimization techniques grows ever more sophisticated. The powerful and elegant language of convex analysis unifies much of this theory. The aim of this book is to provide a concise, accessible account of convex analysis and its applications and extensions, for a broad audience. It can serve as a teaching text, at roughly the level of first year graduate students. While the main body of the text is self-contained, each section concludes with an often extensive set of optional exercises. The new edition adds material on semismooth optimization, as well as several new proofs that will make this book even more self-contained.