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Conjugate Direction Methods in Optimization - M. R. Hestenes

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        Avis sur Conjugate Direction Methods In Optimization de M. R. Hestenes Format Broché  - Livre Littérature Générale

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        Présentation Conjugate Direction Methods In Optimization de M. R. Hestenes Format Broché

         - Livre Littérature Générale

        Livre Littérature Générale - M. R. Hestenes - 01/05/2013 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : M. R. Hestenes
      • Editeur : Springer Us, New York, N.Y.
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/05/2013
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 336
      • Expédition : 511
      • Dimensions : 23.5 x 15.5 x 1.9
      • ISBN : 9781461260509



      • Sommaire:
        I Newton's Method and the Gradient Method.- 1 Introduction.- 2 Fundamental Concepts.- 3 Iterative Methods for Solving g(x) = 0.- 4 Convergence Theorems.- 5 Minimization of Functions by Newton's Method.- 6 Gradient Methods-The Quadratic Case.- 7 General Descent Methods.- 8 Iterative Methods for Solving Linear Equations.- 9 Constrained Minima.- II Conjugate Direction Methods.- 1 Introduction.- 2 Quadratic Functions on En.- 3 Basic Properties of Quadratic Functions.- 4 Minimization of a Quadratic Function F on k-Planes.- 5 Method of Conjugate Directions (CD-Method).- 6 Method of Conjugate Gradients (CG-Algorithm).- 7 Gradient PARTAN.- 8 CG-Algorithms for Nonquadratic Functions.- 9 Numerical Examples.- 10 Least Square Solutions.- III Conjugate Gram-Schmidt Processes.- 1 Introduction.- 2 A Conjugate Gram-Schmidt Process.- 3 CGS-CG-Algorithms.- 4 A Connection of CGS-Algorithms with Gaussian Elimination.- 5 Method of Parallel Displacements.- 6 Methods of Parallel Planes (PARP).- 7 Modifications of Parallel Displacements Algorithms.- 8 CGS-Algorithms for Nonquadratic Functions.- 9 CGS-CG-Routines for Nonquadratic Functions.- 10 Gauss-Seidel CGS-Routines.- 11 The Case of Nonnegative Components.- 12 General Linear Inequality Constraints.- IV Conjugate Gradient Algorithms.- 1 Introduction.- 2 Conjugate Gradient Algorithms.- 3 The Normalized CG-Algorithm.- 4 Termination.- 5 Clustered Eigenvalues.- 6 Nonnegative Hessians.- 7 A Planar CG-Algorithm.- 8 Justification of the Planar CG-Algorithm.- 9 Modifications of the CG-Algorithm.- 10 Two Examples.- 11 Connections between Generalized CG-Algorithms and Stadard CG- and CD-Algorithm.- 12 Least Square Solutions.- 13 Variable Metric Algorithms.- 14 A Planar CG-Algorithm for Nonquadratic Functions.- References.

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