Approximation and Optimization (eBook)

Algorithms, Complexity and Applications
eBook Download: PDF
2019 | 1st ed. 2019
X, 237 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-12767-1 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Approximation and Optimization -
Systemvoraussetzungen
64,19 inkl. MwSt
  • Download sofort lieferbar
  • Zahlungsarten anzeigen

This book focuses on the development of approximation-related algorithms and their relevant applications. Individual contributions are written by leading experts and reflect emerging directions and connections in data approximation and optimization. Chapters discuss state of the art topics with highly relevant applications throughout science, engineering, technology and social sciences. Academics, researchers, data science practitioners, business analysts, social sciences investigators and graduate students will find the number of illustrations, applications, and examples provided useful.

This volume is based on the conference Approximation and Optimization: Algorithms, Complexity, and Applications, which was held in the National and Kapodistrian University of Athens, Greece, June 29-30, 2017. The mix of survey and research content includes topics in approximations to discrete noisy data; binary sequences; design of networks and energy systems; fuzzy control; large scale optimization; noisy data; data-dependent approximation; networked control systems; machine learning ; optimal design; no free lunch theorem; non-linearly constrained optimization; spectroscopy.


Erscheint lt. Verlag 10.5.2019
Reihe/Serie Springer Optimization and Its Applications
Springer Optimization and Its Applications
Zusatzinfo X, 237 p. 56 illus., 27 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Programmiersprachen / -werkzeuge
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Schlagworte Algorithm design • binary sequences • data smoothing • discrete noisy data • Fuzzy Control • Large scale optimization • monotonic approximation • Networked control systems • Nonlinear Optimization • non-linear programming • Portfolio Selection • Riemann Surfaces • spectroscopy
ISBN-10 3-030-12767-2 / 3030127672
ISBN-13 978-3-030-12767-1 / 9783030127671
Haben Sie eine Frage zum Produkt?
PDFPDF (Ohne DRM)

Digital Rights Management: ohne DRM
Dieses eBook enthält kein DRM oder Kopier­schutz. Eine Weiter­gabe an Dritte ist jedoch rechtlich nicht zulässig, weil Sie beim Kauf nur die Rechte an der persön­lichen Nutzung erwerben.

Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seiten­layout eignet sich die PDF besonders für Fach­bücher mit Spalten, Tabellen und Abbild­ungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten ange­zeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smart­phone, eReader) nur einge­schränkt geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Mehr entdecken
aus dem Bereich
Das Handbuch für Webentwickler

von Philip Ackermann

eBook Download (2023)
Rheinwerk Computing (Verlag)
49,90
Das umfassende Handbuch

von Johannes Ernesti; Peter Kaiser

eBook Download (2023)
Rheinwerk Computing (Verlag)
44,90