Grundlagen der Mathematischen Optimierung
Diskrete Strukturen, Komplexitätstheorie, Konvexitätstheorie, Lineare Optimierung, Simplex-Algorithmus, Dualität
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Beschreibung
Das Buch entwickelt mathematische Grundlagen der linearen, nichtlinearen und diskreten Optimierung. Hierzu gehören Diskrete Strukturen und Algorithmen, eine ausführliche Einführung in die Komplexitätstheorie, die Grundlagen der Konvexitätstheorie, der Simplex-Algorithmus sowie die LP-Dualität und ihre Anwendungen. Methodisch zentral für viele Teile der Optimierung ist der geometrische Zugang; die zugrunde liegenden geometrischen Vorstellungen werden detailliert entwickelt und durch eine große Anzahl von Skizzen veranschaulicht. Die behandelten Probleme sind sämtlich durch reale Anwendungen motiviert; verschiedene konkrete Anwendungsbeispiele werden ausführlich besprochen. Der Methodenreichtum des Gebiets der mathematischen Optimierung wird durch vielfältige Querverbindungen zu anderen mathematischen Disziplinen sichtbar. Zahlreiche Übungsaufgaben unterstützen die Anwendbarkeit des Buches als Grundlage für Lehrveranstaltungen.Der InhaltEinleitung - Einstiege: Ungleichungssysteme und diskrete Strukturen - Einstiege: Algorithmen und Komplexität - Konvexitätstheorie - Der Simplex-Algorithmus - LP-DualitätDie Zielgruppen- Studierende der Mathematik und Informatik- Studierende der Wirtschaftsmathematik und des Operations Research jeweils nach den GrundvorlesungenDer AutorProf. Dr. Peter Gritzmann lehrt am Zentrum Mathematik der Technischen Universität München.
Das Buch entwickelt mathematische Grundlagen der linearen, nichtlinearen und diskreten Optimierung. Hierzu gehören Diskrete Strukturen und Algorithmen, eine ausführliche Einführung in die Komplexitätstheorie, die Grundlagen der Konvexitätstheorie, der Simplex-Algorithmus sowie die LP-Dualität und ihre Anwendungen. Methodisch zentral für viele Teile der Optimierung ist der geometrische Zugang; die zugrunde liegenden geometrischen Vorstellungen werden detailliert entwickelt und durch eine große Anzahl von Skizzen veranschaulicht. Die behandelten Probleme sind sämtlich durch reale Anwendungen motiviert; verschiedene konkrete Anwendungsbeispiele werden ausführlich besprochen. Der Methodenreichtum des Gebiets der mathematischen Optimierung wird durch vielfältige Querverbindungen zu anderen mathematischen Disziplinen sichtbar. Zahlreiche Übungsaufgaben unterstützen die Anwendbarkeit des Buches als Grundlage für Lehrveranstaltungen.
Das Buch vermittelt Einstiege zur linearen, diskreten und nichtlinearen Optimierung, modular, methodisch kohärent, mit allem, was dazugehört Algorithmenbezogene Darstellung und Motivation durch Beispiele aktueller realer Anwendungen Die geometrischen Vorstellungen werden detailliert entwickelt und durch eine große Anzahl von Abbildungen veranschaulicht Includes supplementary material: sn.pub/extras
Autor*in
Peter Gritzmann
Themen in »Grundlagen der Mathematischen Optimierung«
Algorithmen Diskrete Optimierung Komplexität Konvexität Simplexverfahren