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Grundzüge der Konvexen Analysis
~
Stein, Oliver.
Grundzüge der Konvexen Analysis
Record Type:
Language materials, printed : Monograph/item
Title/Author:
Grundzüge der Konvexen Analysis/ von Oliver Stein.
Author:
Stein, Oliver.
Description:
X, 184 S. 52 Abb.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
Subject:
Mathematical analysis. -
Online resource:
https://doi.org/10.1007/978-3-662-62757-0
ISBN:
9783662627570
Grundzüge der Konvexen Analysis
Stein, Oliver.
Grundzüge der Konvexen Analysis
[electronic resource] /von Oliver Stein. - 1st ed. 2021. - X, 184 S. 52 Abb.online resource.
Vorwort -- 1 Entropische Glättung und Konvexität -- 2 Globale Fehlerschranken -- 3 Glattheitseigenschaften konvexer Funktionen -- 4 Das konvexe Subdifferential -- 5 Globale Lipschitz-Stetigkeit -- 6 Abstiegsrichtungen und Stationaritätsbedingungen -- Literatur -- Sachverzeichnis.
Dieses Lehrbuch gibt eine verständliche Einführung in die konvexe Analysis, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit vielen Abbildungen illustriert. Die Resultate werden anhand der geometrisch leicht nachvollziehbaren Fragestellung entwickelt, wie sich Hindernismengen und Verbotszonen mit garantierten Sicherheitsabständen modellieren lassen. Der Stoffaufbau mittels dieses durchgängigen Beispiels setzt einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur konvexen Analysis bereichert. Die erzielten Ergebnisse werden zudem auf nichtglatte konvexe Optimierungsprobleme angewendet, die in den Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften eine wichtige Rolle spielen. Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Für Dozenten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur konvexen Analysis zu verwenden. Der Autor Prof. Dr. Oliver Stein ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet dort den Bereich für Kontinuierliche Optimierung am Institut für Operations Research. In der Forschung konzentriert er sich auf Entwurf und Implementierung von Optimierungsverfahren sowie deren theoretische Grundlagen. Seine Lehrschwerpunkte sind globale Optimierung, nichtlineare Optimierung, gemischt-ganzzahlige Optimierung, konvexe Analysis und parametrische Optimierung.
ISBN: 9783662627570
Standard No.: 10.1007/978-3-662-62757-0doiSubjects--Topical Terms:
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Mathematical analysis.
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Dieses Lehrbuch gibt eine verständliche Einführung in die konvexe Analysis, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit vielen Abbildungen illustriert. Die Resultate werden anhand der geometrisch leicht nachvollziehbaren Fragestellung entwickelt, wie sich Hindernismengen und Verbotszonen mit garantierten Sicherheitsabständen modellieren lassen. Der Stoffaufbau mittels dieses durchgängigen Beispiels setzt einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur konvexen Analysis bereichert. Die erzielten Ergebnisse werden zudem auf nichtglatte konvexe Optimierungsprobleme angewendet, die in den Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften eine wichtige Rolle spielen. Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Für Dozenten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur konvexen Analysis zu verwenden. Der Autor Prof. Dr. Oliver Stein ist Universitätsprofessor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet dort den Bereich für Kontinuierliche Optimierung am Institut für Operations Research. In der Forschung konzentriert er sich auf Entwurf und Implementierung von Optimierungsverfahren sowie deren theoretische Grundlagen. Seine Lehrschwerpunkte sind globale Optimierung, nichtlineare Optimierung, gemischt-ganzzahlige Optimierung, konvexe Analysis und parametrische Optimierung.
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Life Science and Basic Disciplines (German Language) (SpringerNature-11777)
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