Jiming Peng is Professor of Mathematics at McMaster University and has published widely on nonlinear programming and interior-points methods. Cornelis Roos holds joint professorships at Delft University of Technology and Leiden University. He is an editor of several journals, coauthor of more than 100 papers, and coauthor (with Tamás Terlaky and Jean-Philippe Vial) of Theory and Algorithms for Linear Optimization. Tamás Terlaky is Professor in the Department of Computing and Software at McMaster University, founding Editor in Chief of Optimization and Engineering, coauthor of more than 100 papers, and an editor of several journals and two books.
Research on interior-point methods (IPMs) has dominated the field of mathematical programming for the last two decades. Two contrasting approaches in the analysis and implementation of IPMs are the so-called small-update and large-update methods, although, until now, there has been a notorious gap between the theory and practical performance of these two strategies. This book comes close to bridging that gap, presenting a new framework for the theory of primal-dual IPMs based on the notion of the self-regularity of a function. The authors deal with linear optimization, nonlinear complementarity problems, semidefinite optimization, and second-order conic optimization problems. The framework also covers large classes of linear complementarity problems and convex optimization. The algorithm considered can be interpreted as a path-following method or a potential reduction method. Starting from a primal-dual strictly feasible point, the algorithm chooses a search direction defined by some Newton-type system derived from the self-regular proximity. The iterate is then updated, with the iterates staying in a certain neighborhood of the central path until an approximate solution to the problem is found. By extensively exploring some intriguing properties of self-regular functions, the authors establish that the complexity of large-update IPMs can come arbitrarily close to the best known iteration bounds of IPMs. Researchers and postgraduate students in all areas of linear and nonlinear optimization will find this book an important and invaluable aid to their work.
Jiming Peng is Professor of Mathematics at McMaster University and has published widely on nonlinear programming and interior-points methods. Cornelis Roos holds joint professorships at Delft University of Technology and Leiden University. He is an editor of several journals, coauthor of more than 100 papers, and coauthor (with Tamás Terlaky and Jean-Philippe Vial) of Theory and Algorithms for Linear Optimization. Tamás Terlaky is Professor in the Department of Computing and Software at McMaster University, founding Editor in Chief of Optimization and Engineering, coauthor of more than 100 papers, and an editor of several journals and two books.
Erscheint lt. Verlag | 10.1.2009 |
---|---|
Reihe/Serie | Princeton Series in Applied Mathematics | Princeton Series in Applied Mathematics |
Verlagsort | Princeton |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Algebra |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik | |
Technik | |
Schlagworte | Accuracy and precision • algorithm • analysis of algorithms • analytic function • associative property • Barrier function • Binary number • Block Matrix • combination • combinatorial optimization • combinatorics • Complexity • Conic Optimization • Continuous Optimization • Control Theory • Convex Optimization • Delft University of Technology • Derivative • Differentiable function • Directional derivative • Division by zero • Duality gap • Duality (mathematics) • dual space • Eigenvalues and Eigenvectors • Embedding • Equation • estimation • existential quantification • Explanation • Feasible region • filter design • Function (mathematics) • implementation • Instance (computer science) • Invertible matrix • Iteration • Jacobian matrix and determinant • Jordan algebra • Karmarkar's algorithm • Karush–Kuhn–Tucker conditions • Linear complementarity problem • Linear Function • Linear Programming • line search • Lipschitz continuity • local convergence • Loss Function • Mathematical Optimization • mathematician • Mathematics • matrix function • McMaster University • Monograph • multiplication operator • Newton's method • Nonlinear Programming • nonlinear system • Notation • Operations Research • optimal control • optimization problem • Parameter • Parameter (computer programming) • pattern recognition • polyhedron • polynomial • Positive-definite matrix • Positive semidefinite • quadratic function • Requirement • result • scientific notation • Second derivative • Self-concordant function • Sensitivity Analysis • Signal Processing • Sign (mathematics) • Simplex Algorithm • Simultaneous Equations • Singular value • Smoothness • Solution Set • solver • Special case • Subset • Suggestion • Technical Report • Theorem • theory • time complexity • two-dimensional space • Upper and lower bounds • Variable (computer science) • Variable (mathematics) • Variational inequality • Variational Principle • Without loss of generality • worst-case complexity • Yurii Nesterov |
ISBN-10 | 1-4008-2513-X / 140082513X |
ISBN-13 | 978-1-4008-2513-4 / 9781400825134 |
Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
Größe: 815 KB
DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.
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.
Kopierschutz: Adobe-DRM
Adobe-DRM ist ein Kopierschutz, der das eBook vor Mißbrauch schützen soll. Dabei wird das eBook bereits beim Download auf Ihre persönliche Adobe-ID autorisiert. Lesen können Sie das eBook dann nur auf den Geräten, welche ebenfalls auf Ihre Adobe-ID registriert sind.
Details zum Adobe-DRM
Dateiformat: EPUB (Electronic Publication)
EPUB ist ein offener Standard für eBooks und eignet sich besonders zur Darstellung von Belletristik und Sachbüchern. Der Fließtext wird dynamisch an die Display- und Schriftgröße angepasst. Auch für mobile Lesegeräte ist EPUB daher gut geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine
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 eine
Geräteliste und zusätzliche Hinweise
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.
aus dem Bereich