First-Order Methods in Optimization

Langue : anglais

Edité par Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US, 2017

1611974984 / 9781611974980

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The primary goal of this book is to provide a self-contained, comprehensive study of the main ?rst-order methods that are frequently used in solving large-scale problems. First-order methods exploit information on values and gradients/subgradients (but not Hessians) of the functions composing the model under consideration. With the increase in the number of applications that can be modeled as large or even huge-scale optimization problems, there has been a revived interest in using simple methods that require low iteration cost as well as low memory storage.The author has gathered, reorganized, and synthesized (in a unified manner) many results that are currently scattered throughout the literature, many of which cannot be typically found in optimization books.First-Order Methods in Optimization offers comprehensive study of first-order methods with the theoretical foundations; provides plentiful examples and illustrations; emphasizes rates of convergence and complexity analysis of the main first-order methods used to solve large-scale problems; and covers both variables and functional decomposition methods.…

N° de réf. du vendeur LU-9781611974980

Titre
First-Order Methods in Optimization
Auteur
Amir Beck
Éditeur
Society for Industrial and Applied Mathematics,U.S., US
Année de publication
2017
État de l'article
New
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1611974984
ISBN à 13 chiffres
9781611974980
Poids de l'article
1 020 grammes
Dimensions
20.3 x 25.4 x 4.7 cm

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