Linear Programming: A Modern Integrated Analysis
Romesh Saigal
груд. 2012 р. · International Series in Operations Research & Management Science Книга 1 · Springer Science & Business Media
4,0star
2 відгукиreport
Електронна книга
342
Сторінки
reportGoogle не перевіряє оцінки й відгуки. Докладніше.
Про цю електронну книгу
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.
Оцінки та відгуки
4,0
2 відгуки
Оцініть цю електронну книгу
Повідомте нас про свої враження.
Як читати
Смартфони та планшети
Установіть додаток Google Play Книги для Android і iPad або iPhone. Він автоматично синхронізується з вашим обліковим записом і дає змогу читати книги в режимах онлайн і офлайн, де б ви не були.
Портативні та настільні комп’ютери
Ви можете слухати аудіокниги, куплені в Google Play, у веб-переглядачі на комп’ютері.
eReader та інші пристрої
Щоб користуватися пристроями для читання електронних книг із технологією E-ink, наприклад Kobo, вам знадобиться завантажити файл і перенести його на відповідний пристрій. Докладні вказівки з перенесення файлів на підтримувані пристрої можна знайти в Довідковому центрі.
