找回密碼
 To register

QQ登錄

只需一步,快速開(kāi)始

掃一掃,訪(fǎng)問(wèn)微社區(qū)

打印 上一主題 下一主題

Titlebook: Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung; Philipp Schade Book 2008 Gabler Verlag | Springer Fachmed

[復(fù)制鏈接]
查看: 25950|回復(fù): 40
樓主
發(fā)表于 2025-3-21 17:22:14 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung
編輯Philipp Schade
視頻videohttp://file.papertrans.cn/467/466653/466653.mp4
圖書(shū)封面Titlebook: Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung;  Philipp Schade Book 2008 Gabler Verlag | Springer Fachmed
描述Die mathematische Modellformulierung aktueller, praxisrelevanter Entscheidungsprobleme resultiert schnell in quadratischen Optimierungsproblemen mit einigen tausend entscheidungsrelevanten Variablen und linearen Nebenbedingungen. Derzeitige L?sungsverfahren beziehen alle gegebenen Nebenbedingungen zur L?sungsbestimmung mit ein und verarbeiten so regelm??ig überflüssige Informationen. Für die Beschreibung und Bestimmung des Optimums genügt allerdings die Betrachtung einer Teilmenge der Nebenbedingungen. ..Philipp Schade stellt Kriterien für quadratische Optimierungsprobleme vor, die es erlauben, überflüssige Nebenbedingungen frühzeitig zu identifizieren. Er integriert diese Kriterien in eine Klasse führender L?sungsverfahren und stellt damit ein modifiziertes Innere-Punkte-Verfahren vor. Der Autor eliminiertüberflüssige Nebenbedingungen und reduziert sukzessiv die Problemgr??e, die Iterationszahl und die L?sungszeit bis zum Auffinden einer optimalen L?sung. Dabei veranschaulicht er die Besonderheiten für den Begriff des Zentralen Pfades. ..
出版日期Book 2008
關(guān)鍵詞Innere-Punkte-Verfahren; L?sungsverfahren; Nebenbedinungen; Optimierung; Optimierungsproblem; Optimierung
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-8349-8130-1
isbn_softcover978-3-8349-1019-6
isbn_ebook978-3-8349-8130-1
copyrightGabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden 2008
The information of publication is updating

書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung影響因子(影響力)




書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung影響因子(影響力)學(xué)科排名




書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度




書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度學(xué)科排名




書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung被引頻次




書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung被引頻次學(xué)科排名




書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung年度引用




書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung年度引用學(xué)科排名




書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung讀者反饋




書(shū)目名稱(chēng)Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung讀者反饋學(xué)科排名




單選投票, 共有 1 人參與投票
 

0票 0.00%

Perfect with Aesthetics

 

1票 100.00%

Better Implies Difficulty

 

0票 0.00%

Good and Satisfactory

 

0票 0.00%

Adverse Performance

 

0票 0.00%

Disdainful Garbage

您所在的用戶(hù)組沒(méi)有投票權(quán)限
沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 20:15:59 | 只看該作者
Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung978-3-8349-8130-1
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:17:34 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 07:26:17 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:15:09 | 只看該作者
ellt damit ein modifiziertes Innere-Punkte-Verfahren vor. Der Autor eliminiertüberflüssige Nebenbedingungen und reduziert sukzessiv die Problemgr??e, die Iterationszahl und die L?sungszeit bis zum Auffinden einer optimalen L?sung. Dabei veranschaulicht er die Besonderheiten für den Begriff des Zentralen Pfades. ..978-3-8349-1019-6978-3-8349-8130-1
6#
發(fā)表于 2025-3-22 15:47:06 | 只看該作者
employs them as first class citizens in the data cube. Further, new OLAP constructs to help define, manipulate, query and analyze spatial data have also been presented. Overall, the aim of this paper is to leverage support for spatial data in OLAP cubes and pave the way for the development of a use
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:34:44 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 21:22:38 | 只看該作者
K-means based classifiers. The experimental results show that IBC significantly outperforms the companion methods in execution efficiency for dataset with categorical attributes of sparse distribution while attaining approximately the same classification accuracies. Consequently, IBC is considered
9#
發(fā)表于 2025-3-23 03:14:49 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 05:59:41 | 只看該作者
 關(guān)于派博傳思  派博傳思旗下網(wǎng)站  友情鏈接
派博傳思介紹 公司地理位置 論文服務(wù)流程 影響因子官網(wǎng) 吾愛(ài)論文網(wǎng) 大講堂 北京大學(xué) Oxford Uni. Harvard Uni.
發(fā)展歷史沿革 期刊點(diǎn)評(píng) 投稿經(jīng)驗(yàn)總結(jié) SCIENCEGARD IMPACTFACTOR 派博系數(shù) 清華大學(xué) Yale Uni. Stanford Uni.
QQ|Archiver|手機(jī)版|小黑屋| 派博傳思國(guó)際 ( 京公網(wǎng)安備110108008328) GMT+8, 2026-2-1 03:50
Copyright © 2001-2015 派博傳思   京公網(wǎng)安備110108008328 版權(quán)所有 All rights reserved
快速回復(fù) 返回頂部 返回列表
新营市| 舟曲县| 长岭县| 霸州市| 精河县| 梁河县| 景德镇市| 扎囊县| 普安县| 东至县| 庆安县| 措勤县| 巨野县| 锡林浩特市| 宁晋县| 丁青县| 淳安县| 平泉县| 荥经县| 印江| 湖南省| 玉溪市| 兴隆县| 铜陵市| 敖汉旗| 广汉市| 泾源县| 葫芦岛市| 康马县| 丹凤县| 元氏县| 台州市| 开江县| 汉源县| 桑日县| 马关县| 安宁市| 梨树县| 阳泉市| 嘉义县| 建水县|