Conjugate Gradient Algorithms in Nonconvex Optimization (eBook)
XXVI, 478 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
9783540856344 (ISBN)
This book details algorithms for large-scale unconstrained and bound constrained optimization. It shows optimization techniques from a conjugate gradient algorithm perspective as well as methods of shortest residuals, which have been developed by the author.
Conjugate Direction Methods for Quadratic Problems.- Conjugate Gradient Methods for Nonconvex Problems.- Memoryless Quasi-Newton Methods.- Preconditioned Conjugate Gradient Algorithms.- Limited Memory Quasi-Newton Algorithms.- The Method of Shortest Residuals and Nondifferentiable Optimization.- The Method of Shortest Residuals for Differentiable Problems.- The Preconditioned Shortest Residuals Algorithm.- Optimization on a Polyhedron.- Conjugate Gradient Algorithms for Problems with Box Constraints.- Preconditioned Conjugate Gradient Algorithms for Problems with Box Constraints.- Preconditioned Conjugate Gradient Based Reduced-Hessian Methods.
| Erscheint lt. Verlag | 18.11.2008 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Nonconvex Optimization and Its Applications | Nonconvex Optimization and Its Applications |
| Zusatzinfo | XXVI, 478 p. |
| Verlagsort | Berlin |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik |
| Technik | |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Planung / Organisation | |
| Schlagworte | Algebra • algorithm • algorithms • Bound Constrained Optimization • Conjugate Gradient Algorithms • Continuous Optimization • differential equation • Large Scale Optimization • linear algebra • Nonconvex Optimization • Operations Research • Optimization • Quality Control, Reliability, Safety and Risk • Quasi-Newt • Variable Metric Algorithms |
| ISBN-13 | 9783540856344 / 9783540856344 |
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