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Titlebook: Einführung in Optimierungsmodelle; Mit Beispielen und R Nathan Sudermann-Merx Textbook 2023 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exk

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 19:54:47 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Einführung in Optimierungsmodelle
副標(biāo)題Mit Beispielen und R
編輯Nathan Sudermann-Merx
視頻videohttp://file.papertrans.cn/304/303829/303829.mp4
概述Geeignet für Hochschulen und Industrie - insbesondere für Data Scientists.Modelle und praxisrelevante Anwendungen statt trockener Theorie.Python-Code online verfügbar: https://shorturl.at/opuQ8
圖書封面Titlebook: Einführung in Optimierungsmodelle; Mit Beispielen und R Nathan Sudermann-Merx Textbook 2023 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exk
描述.Dieses Buch k?nnte interessant für Sie sein, falls Sie über eine solide mathematische Ausbildung verfügen und nun Anwendungsprobleme mit Hilfe von Optimierungsmodellen l?sen m?chten, ohne sich zuvor jahrelang mit der zugeh?rigen Theorie zu besch?ftigen..Ein lineares gemischt-ganzzahliges Optimierungsproblem kann heute etwa 500 Milliarden Mal schneller gel?st werden als zu Beginn der 90er Jahre und l?sst sich in leicht zu erlernenden Programmiersprachen wie Python formulieren. Da Sie Optimierungs.algorithmen.?für Real-World-Anwendungen in der Regel nicht selbst schreiben werden, lassen wir diesen Aspekt au?en vor und wenden uns stattdessen der wundersch?nen Welt der?.Modellierung.?zu. Sie lernen, echte Anwendungen in der Sprache der Mathematik zu beschreiben und implementieren alle vorgestellten Modelle in Python, um sie anschlie?end von bereits existierenden Solvern l?sen lassen. Dieses anwendungsnahe Vorgehen soll Sie bef?higen, selbst Optimierungsprobleme in der Praxis zu l?sen..
出版日期Textbook 2023
關(guān)鍵詞lineare Optimierung; quadratische Optimierung; konvexe Optimierung; Mathematische Modellierung; Optimier
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-662-67381-2
isbn_softcover978-3-662-67380-5
isbn_ebook978-3-662-67381-2
copyrightDer/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei
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書目名稱Einführung in Optimierungsmodelle影響因子(影響力)




書目名稱Einführung in Optimierungsmodelle影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Einführung in Optimierungsmodelle網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Einführung in Optimierungsmodelle網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Einführung in Optimierungsmodelle被引頻次




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書目名稱Einführung in Optimierungsmodelle年度引用




書目名稱Einführung in Optimierungsmodelle年度引用學(xué)科排名




書目名稱Einführung in Optimierungsmodelle讀者反饋




書目名稱Einführung in Optimierungsmodelle讀者反饋學(xué)科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-22 00:04:25 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 01:22:46 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-031-07738-8Einfache Vertreter unrestringierter quadratischer Optimierungsprobleme (UQPs) sind bereits aus Schulzeiten bekannt und lassen sich auch für h?herdimensionale Real-World-Anwendungen effizient l?sen. In diesem Kapitel werden UQPs unter Rückgriff auf die theoretischen Grundlagen aus Kapitel 2 ausführlich in Theorie und Praxis diskutiert.
地板
發(fā)表于 2025-3-22 07:49:07 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 09:35:08 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 16:13:45 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 17:26:36 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:26:17 | 只看該作者
,Mathematische Grundlagen und Konvexit?t,In diesem vorbereitenden Kapitel werden Grundlagen über multivariate Funktionen, h?herdimensionale Ableitungen und Konvexit?t eingeführt, die in sp?teren Kapiteln erneut aufgegriffen werden.
9#
發(fā)表于 2025-3-23 03:20:26 | 只看該作者
Unrestringierte quadratische Optimierungsmodelle,Einfache Vertreter unrestringierter quadratischer Optimierungsprobleme (UQPs) sind bereits aus Schulzeiten bekannt und lassen sich auch für h?herdimensionale Real-World-Anwendungen effizient l?sen. In diesem Kapitel werden UQPs unter Rückgriff auf die theoretischen Grundlagen aus Kapitel 2 ausführlich in Theorie und Praxis diskutiert.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 09:33:15 | 只看該作者
Lineare Optimierungsmodelle,Ein kontinuierliches lineares Optimierungsproblem (LP) l?sst sich ?hnlich schnell wie ein UQP l?sen und bietet darüber hinaus weitere Modellierungsm?glichkeiten, welche ausführlich dargestellt werden.
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