Titre :	Numerical optimization
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Jorge Nocedal, Auteur ; Stephen J. Wright (1960-....), Auteur
Editeur :	New York : Springer
Année de publication :	1999
Collection :	Springer series in operations research, ISSN 1431-8598
Importance :	1 vol. (636 p.)
Présentation :	ill.
Format :	24 cm
ISBN/ISSN/EAN :	978-0-387-98793-4
Note générale :	Bibliogr. p. 611-623
Langues :	Anglais (eng)
Catégories :	Mathématique
Mots-clés :	Optimisation mathématique
Index. décimale :	519.6 Optimisation mathématique
Résumé :	Optimisation Numérique" présente une description complète et à jour des méthodes les plus efficaces en optimisation continue. Il répond à l'intérêt croissant pour l'optimisation dans l'ingénierie, la science et les affaires en se concentrant sur les méthodes les mieux adaptées aux problèmes pratiques. Tirant parti de leurs expériences dans l'enseignement, la recherche et la consultation, les auteurs ont produit un manuel qui intéressera autant les étudiants que les praticiens. Chaque chapitre commence par les concepts de base et construit progressivement les meilleures techniques actuellement disponibles. En raison de l'accent mis sur les méthodes pratiques, ainsi que des illustrations et des exercices complets, le livre est accessible à un large public. Il peut être utilisé comme un texte d'études supérieures en ingénierie, recherche opérationnelle, mathématiques, informatique et affaires. Il sert aussi de manuel pour les chercheurs et les praticiens dans le domaine. Avant tout, les auteurs se sont efforcés de produire un texte agréable à lire, informatif et rigoureux, qui révèle à la fois la beauté de la discipline et son côté pratique. MMOR, Méthodes mathématiques de recherche opérationnelle, 2001 observe: "Le livre semble très approprié pour être utilisé dans un cours de niveau universitaire en optimisation pour les étudiants en mathématiques, la recherche opérationnelle, l'ingénierie, et autres.En outre, il semble être très utile de faire des auto-études en optimisation, compléter ses propres connaissances et être une source de nouvelles idées ... Je recommande cet excellent livre à tous ceux qui s'intéressent aux problèmes d'optimisation. "
Note de contenu :	Sommaire Fundamentals of unconstrained optimization Line search methods Trust-region methods Conjugate gradient methods Practical Newton methods Calculating derivates Quasi-Newton methods Large-scale Quasi-Newton and partially separable optimization Nonlinear least-squares problems Nonlinear equations Theory of constrained optimization Linear programming : the simplex method Linear programming : interior-point methods Fundamentals of algorithms for nonlinear constrained optimization Quadratic programming Penalty, Barrier, and augmented lagrangian methods Sequential quadratic programming.
Côte titre :	Fs/2286-2287

Numerical optimization [texte imprimé] / Jorge Nocedal, Auteur ; Stephen J. Wright (1960-....), Auteur . - New York : Springer, 1999 . - 1 vol. (636 p.) : ill. ; 24 cm. - (Springer series in operations research, ISSN 1431-8598) .
ISBN : 978-0-387-98793-4
Bibliogr. p. 611-623
Langues : Anglais (eng)

Catégories :	Mathématique
Mots-clés :	Optimisation mathématique
Index. décimale :	519.6 Optimisation mathématique
Résumé :	Optimisation Numérique" présente une description complète et à jour des méthodes les plus efficaces en optimisation continue. Il répond à l'intérêt croissant pour l'optimisation dans l'ingénierie, la science et les affaires en se concentrant sur les méthodes les mieux adaptées aux problèmes pratiques. Tirant parti de leurs expériences dans l'enseignement, la recherche et la consultation, les auteurs ont produit un manuel qui intéressera autant les étudiants que les praticiens. Chaque chapitre commence par les concepts de base et construit progressivement les meilleures techniques actuellement disponibles. En raison de l'accent mis sur les méthodes pratiques, ainsi que des illustrations et des exercices complets, le livre est accessible à un large public. Il peut être utilisé comme un texte d'études supérieures en ingénierie, recherche opérationnelle, mathématiques, informatique et affaires. Il sert aussi de manuel pour les chercheurs et les praticiens dans le domaine. Avant tout, les auteurs se sont efforcés de produire un texte agréable à lire, informatif et rigoureux, qui révèle à la fois la beauté de la discipline et son côté pratique. MMOR, Méthodes mathématiques de recherche opérationnelle, 2001 observe: "Le livre semble très approprié pour être utilisé dans un cours de niveau universitaire en optimisation pour les étudiants en mathématiques, la recherche opérationnelle, l'ingénierie, et autres.En outre, il semble être très utile de faire des auto-études en optimisation, compléter ses propres connaissances et être une source de nouvelles idées ... Je recommande cet excellent livre à tous ceux qui s'intéressent aux problèmes d'optimisation. "
Note de contenu :	Sommaire Fundamentals of unconstrained optimization Line search methods Trust-region methods Conjugate gradient methods Practical Newton methods Calculating derivates Quasi-Newton methods Large-scale Quasi-Newton and partially separable optimization Nonlinear least-squares problems Nonlinear equations Theory of constrained optimization Linear programming : the simplex method Linear programming : interior-point methods Fundamentals of algorithms for nonlinear constrained optimization Quadratic programming Penalty, Barrier, and augmented lagrangian methods Sequential quadratic programming.
Côte titre :	Fs/2286-2287