Linear Programming: A Modern Integrated Analysis
Romesh Saigal
2012 ж. жел. · International Series in Operations Research & Management Science 1-кітап · Springer Science & Business Media
4,0star
2 пікірreport
Электрондық кітап
342
бет
reportРейтингілер мен пікірлер тексерілмеген. Толығырақ
Осы электрондық кітап туралы ақпарат
In Linear Programming: A Modern Integrated Analysis, both boundary (simplex) and interior point methods are derived from the complementary slackness theorem and, unlike most books, the duality theorem is derived from Farkas's Lemma, which is proved as a convex separation theorem. The tedium of the simplex method is thus avoided.
A new and inductive proof of Kantorovich's Theorem is offered, related to the convergence of Newton's method. Of the boundary methods, the book presents the (revised) primal and the dual simplex methods. An extensive discussion is given of the primal, dual and primal-dual affine scaling methods. In addition, the proof of the convergence under degeneracy, a bounded variable variant, and a super-linearly convergent variant of the primal affine scaling method are covered in one chapter. Polynomial barrier or path-following homotopy methods, and the projective transformation method are also covered in the interior point chapter. Besides the popular sparse Cholesky factorization and the conjugate gradient method, new methods are presented in a separate chapter on implementation. These methods use LQ factorization and iterative techniques.
A new and inductive proof of Kantorovich's Theorem is offered, related to the convergence of Newton's method. Of the boundary methods, the book presents the (revised) primal and the dual simplex methods. An extensive discussion is given of the primal, dual and primal-dual affine scaling methods. In addition, the proof of the convergence under degeneracy, a bounded variable variant, and a super-linearly convergent variant of the primal affine scaling method are covered in one chapter. Polynomial barrier or path-following homotopy methods, and the projective transformation method are also covered in the interior point chapter. Besides the popular sparse Cholesky factorization and the conjugate gradient method, new methods are presented in a separate chapter on implementation. These methods use LQ factorization and iterative techniques.
Бағалар мен пікірлер
4,0
2 пікір
Осы электрондық кітапты бағалаңыз.
Пікіріңізбен бөлісіңіз.
Ақпаратты оқу
Смартфондар мен планшеттер
Android және iPad/iPhone үшін Google Play Books қолданбасын орнатыңыз. Ол аккаунтпен автоматты түрде синхрондалады және қайда болсаңыз да, онлайн не офлайн режимде оқуға мүмкіндік береді.
Ноутбуктар мен компьютерлер
Google Play дүкенінде сатып алған аудиокітаптарды компьютердің браузерінде тыңдауыңызға болады.
eReader және басқа құрылғылар
Kobo eReader сияқты E-ink технологиясымен жұмыс істейтін құрылғылардан оқу үшін файлды жүктеп, оны құрылғыға жіберу керек. Қолдау көрсетілетін eReader құрылғысына файл жіберу үшін Анықтама орталығының нұсқауларын орындаңыз.
