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標(biāo)題: Titlebook: Einführung in die numerische Berechnung von Finanz-Derivaten; Computational Financ Rüdiger Seydel Textbook 20001st edition Springer-Verlag [打印本頁(yè)]

作者: 要旨    時(shí)間: 2025-3-21 17:10
書(shū)目名稱Einführung in die numerische Berechnung von Finanz-Derivaten影響因子(影響力)




書(shū)目名稱Einführung in die numerische Berechnung von Finanz-Derivaten影響因子(影響力)學(xué)科排名




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作者: 征兵    時(shí)間: 2025-3-21 20:33

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作者: Observe    時(shí)間: 2025-3-22 06:47

作者: GRUEL    時(shí)間: 2025-3-22 10:54

作者: Sinus-Rhythm    時(shí)間: 2025-3-22 14:44
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-6942-8er sind bequem, aber in vielen Anwendungen nicht flexibel genug. Unterschiedlich steile L?sungsgradienten lassen sich mit variablen Gittern besser anpassen. Hierzu gibt es andere Zug?nge als den der Differenzenverfahren. Die resultierende gro?e Klasse von verschiedenartigen Methoden wird Finite-Elem
作者: Sinus-Rhythm    時(shí)間: 2025-3-22 19:43

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Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2000
作者: shrill    時(shí)間: 2025-3-23 04:17
Rüdiger SeydelLehrbuch und elementare Einführung.Topaktuell zum boomenden Bereich Finanz-Derivate.Informative Abbildungen, übungen, L?sungshinweise im Internet.Includes supplementary material:
作者: Wordlist    時(shí)間: 2025-3-23 07:30
Springer-Lehrbuchhttp://image.papertrans.cn/e/image/305047.jpg
作者: Eeg332    時(shí)間: 2025-3-23 13:19

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Finite-Element-Methoden,k gemeint. Alternative Namen wie . oder . oder . weisen weniger auf einen technischen Aspekt hin, sondern auf die zugrundeliegenden Prinzipien und Ans?tze, mit denen Gleichungen hergeleitet werden. Diese Methoden sind nicht identisch, aber eng verwandt.
作者: 小鹿    時(shí)間: 2025-3-24 08:16

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作者: 不溶解    時(shí)間: 2025-3-24 19:56

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0937-7433 ?nge runden das Buch ab. L?sungshinweise zu ausgew?hlten Aufgaben werden unter http://www.mi.uni-koeln.de/numerik/compfin/ bereitgestellt.978-3-642-59733-6Series ISSN 0937-7433 Series E-ISSN 2512-5214
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Goal Programming Models for Managerial Strategic Decision Making,the spectrum of the Decision Maker’s preferences through a user-friendly and learning decision-making process. This chapter aims to present the state-of-the-art of GP models and highlight its applications to strategic decision making in portfolio investments, marketing decisions and media campaign.
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