Unconstrained Optimization and Quantum Calculus (eBook)
138 Seiten
Springer Nature Singapore (Verlag)
978-981-97-2435-2 (ISBN)
This book provides a better clue to apply quantum derivative instead of classical derivative in the modified optimization methods, compared with the competing books which employ a number of standard derivative optimization techniques to address large-scale, unconstrained optimization issues. Essential proofs and applications of the various techniques are given in simple manner without sacrificing accuracy. New concepts are illustrated with the help of examples. This book presents the theory and application of given optimization techniques in generalized and comprehensive manner. Methods such as steepest descent, conjugate gradient and BFGS are generalized and comparative analyses will show the efficiency of the techniques.
This book provides a better clue to apply quantum derivative instead of classical derivative in the modified optimization methods, compared with the competing books which employ a number of standard derivative optimization techniques to address large-scale, unconstrained optimization issues. Essential proofs and applications of the various techniques are given in simple manner without sacrificing accuracy. New concepts are illustrated with the help of examples. This book presents the theory and application of given optimization techniques in generalized and comprehensive manner. Methods such as steepest descent, conjugate gradient and BFGS are generalized and comparative analyses will show the efficiency of the techniques.
| Erscheint lt. Verlag | 27.5.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Uncertainty and Operations Research |
| Zusatzinfo | XV, 138 p. 41 illus., 35 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Wirtschaft ► Allgemeines / Lexika |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Planung / Organisation | |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Unternehmensführung / Management | |
| Schlagworte | Conjugate Gradient Method • global convergence • Gradient Descent method • Numerical optimization • optimal solution • Optimization algorithm • q-derivative • quantum calculus • Unconstrained optimization |
| ISBN-10 | 981-97-2435-X / 981972435X |
| ISBN-13 | 978-981-97-2435-2 / 9789819724352 |
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