Overview
Verständliche und anschauliche Einführung in die parametrische Optimierung
Anwendungsorientiert und mit vielen Bildern
Ergänzt andere Werke in der Optimierung, z. B. zur globalen oder nicht-linearen Optimierung sowie zur konvexen Analysis
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About this book
Dieses Lehrbuch gibt eine verständliche Einführung in die parametrische Optimierung, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit vielen Abbildungen illustriert. Die vorwiegend geometrische Herleitung von zentralen Stabilitätsresultaten setzt dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur parametrischen Optimierung bereichert. Die Stabilitäts- und Sensitivitätsergebnisse werden nicht nur mit speziellen ökonomischen Fragestellungen illustriert, sondern auch auf größere Problemklassen wie Nash-Spiele und die semi-infinite Optimierung angewendet, die in den Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften wichtige eine 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 parametrischen Optimierung zu verwenden.Authors and Affiliations
About the author
Bibliographic Information
Book Title: Grundzüge der Parametrischen Optimierung
Authors: Oliver Stein
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-61990-2
Publisher: Springer Spektrum Berlin, Heidelberg
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)
Copyright Information: Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer-Verlag GmbH, DE, ein Teil von Springer Nature 2021
Softcover ISBN: 978-3-662-61989-6Published: 14 November 2020
eBook ISBN: 978-3-662-61990-2Published: 13 November 2020
Edition Number: 1
Number of Pages: XI, 210
Number of Illustrations: 52 b/w illustrations
Topics: Optimization