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Approximation und Nichtlineare Optimierung in Praxisaufgaben

Anwendungen aus dem Finanzbereich und der Standortplanung

  • Textbook
  • © 2017

Overview

  • Erläuterung der wesentlichen Aussagen aus der Nichtlinearen Optimierung und Approximationstheorie anhand von anschaulichen Beispielen aus der Praxis
  • Ausführliche Darstellung der Lösungen der Aufgaben
  • Prüfen von Voraussetzungen und Diskussion von Gegenbeispielen

Part of the book series: Studienbücher Wirtschaftsmathematik (SWM)

  • 20k Accesses

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Table of contents (9 chapters)

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About this book

In diesem Buch wird die Vielgestaltigkeit von Optimierung und Approximation zusammen mit ihrem breiten Umfeld anhand von Aufgaben samt ihren Lösungen und nützlichen Anwendungen zum Ausdruck gebracht. Fachlich steht dabei im Vordergrund, Methoden der Angewandten Analysis zu nutzen, um die Struktur und Eigenschaften der Probleme zu erkennen und handhabbare Optimalitätsbedingungen herzuleiten, die die Behandlung der Aufgaben ermöglichen und vereinfachen. Viele praktische Aufgabenstellungen führen auf konvexe bzw. nichtkonvexe Optimierungsprobleme, Mehrkriterielle Optimierungsprobleme, Standortprobleme, Probleme der Risikotheorie, Versicherungsmathematik, Optimierungsprobleme mit Unsicherheiten und Modelle aus der Signaltheorie, die in den behandelten Aufgaben diskutiert werden. Hinweise auf online verfügbare Software werden gegeben. Das Buch richtet sich an Studierende und Lehrende der Mathematik, Wirtschaftsmathematik, Informatik, Physik, den Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften (u.a. der Mechatronik).

Authors and Affiliations

  • Institut für Mathematik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Halle, Germany

    Alfred Göpfert, Christiane Tammer

  • Institut für Analysis, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany

    Thomas Riedrich

About the authors

Prof. Dr. Alfred Göpfert, Institut für Mathematik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg Prof. Dr. Thomas Riedrich, Institut für Analysis, Technische Universität Dresden
Prof. Dr. Christiane Tammer, Institut für Mathematik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

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