Linear Programming: A Modern Integrated Analysis
Romesh Saigal
dek 2012 · International Series in Operations Research & Management Science Kitab 1 · Springer Science & Business Media
4,0star
2 rəyreport
E-kitab
342
Səhifələr
reportReytinqlər və rəylər doğrulanmır Ətraflı Məlumat
Bu e-kitab haqqında
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.
Reytinqlər və rəylər
4,0
2 rəy
Bu e-kitabı qiymətləndirin
Fikirlərinizi bizə deyin
Məlumat oxunur
Smartfonlar və planşetlər
Android və iPad/iPhone üçün Google Play Kitablar tətbiqini quraşdırın. Bu hesabınızla avtomatik sinxronlaşır və harada olmağınızdan asılı olmayaraq onlayn və oflayn rejimdə oxumanıza imkan yaradır.
Noutbuklar və kompüterlər
Kompüterinizin veb brauzerini istifadə etməklə Google Play'də alınmış audio kitabları dinləyə bilərsiniz.
eReader'lər və digər cihazlar
Kobo eReaders kimi e-mürəkkəb cihazlarında oxumaq üçün faylı endirməli və onu cihazınıza köçürməlisiniz. Faylları dəstəklənən eReader'lərə köçürmək üçün ətraflı Yardım Mərkəzi təlimatlarını izləyin.
