Algoritmos para la minimización sin derivadas

Este destacado texto para estudiantes de posgrado e investigadores propone mejoras a los algoritmos existentes, amplía sus teorías matemáticas relacionadas y ofrece detalles sobre nuevos algoritmos para aproximar mínimos locales y globales. Ninguno de los algoritmos requiere una evaluación de derivadas; todos dependen completamente de la evaluación de funciones secuenciales, un escenario altamente práctico en el frecuente caso de derivadas difíciles de evaluar.
Los temas incluyen el uso de interpolación sucesiva para encontrar ceros simples de una función y sus derivadas; un algoritmo con convergencia garantizada para encontrar un mínimo de una función de una variación; minimización global dada una cota superior de la segunda derivada; y un nuevo algoritmo para minimizar una función de varias variables sin calcular derivadas. Numerosos ejemplos numéricos aumentan el texto, junto con un análisis completo de la tasa de convergencia para la mayoría de los algoritmos y límites de error que tienen en cuenta el efecto de los errores de redondeo.

Autor: Richard P. Brent, R. P. Brent
Editorial: Dover Publications
Publicado: 17/04/2013
Páginas: 206
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.47 libras
Tamaño: 8.42h x 5.34w x 0.43d
ISBN13: 9780486419985
ISBN10: 0486419983
Categorías BISAC:
- Informática | Programación | Algoritmos
- Matemáticas | General

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