Arkadi nemirovski (61 Ergebnisse)
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Verlag: Cambridge University Press
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Verlag: Cambridge University Press
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hardcover. Zustand: VeryGood. A copy that may have been read, very minimal wear and tear. May have a remainder mark.
Sprache: Englisch
Verlag: Princeton University Press 2009
Serie: Princeton Series in Applied Mathematics, Buch 7 von 33. Buch 7 von 33 - Princeton Series in Applied Mathematics
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Hardback. Zustand: New. With an emphasis on timeless essential mathematical background for optimization, this textbook provides a comprehensive and accessible introduction to convex optimization for students in applied mathematics, computer science, and engineering. Authored by two influential researchers, the book covers both c…onvex analysis basics and modern topics such as conic programming, conic representations of convex sets, and cone-constrained convex problems, providing readers with a solid, up-to-date understanding of the field. By excluding modeling and algorithms, the authors are able to discuss the theoretical aspects in greater depth. Over 170 in-depth exercises provide hands-on experience with the theory, while more than 30 'Facts' and their accompanying proofs enhance approachability. Instructors will appreciate the appendices that cover all necessary background and the instructors-only solutions manual provided online. By the end of the book, readers will be well equipped to engage with state-of-the-art developments in optimization and its applications in decision-making and engineering.
Essential Mathematics for Convex Optimization
Kilin�-Karzan, Fatma Fatma Kilin�-Karzan, Arkadi Nemirovski,
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Paperback. Zustand: New. The book presents a graduate level, rigorous, and self-contained introduction to linear optimization (LO), the presented topics being.
Sprache: Englisch
Verlag: Princeton University Press 2009
Serie: Princeton Series in Applied Mathematics, Buch 7 von 33. Buch 7 von 33 - Princeton Series in Applied Mathematics
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Hardback. Zustand: New. With an emphasis on timeless essential mathematical background for optimization, this textbook provides a comprehensive and accessible introduction to convex optimization for students in applied mathematics, computer science, and engineering. Authored by two influential researchers, the book covers both c…onvex analysis basics and modern topics such as conic programming, conic representations of convex sets, and cone-constrained convex problems, providing readers with a solid, up-to-date understanding of the field. By excluding modeling and algorithms, the authors are able to discuss the theoretical aspects in greater depth. Over 170 in-depth exercises provide hands-on experience with the theory, while more than 30 'Facts' and their accompanying proofs enhance approachability. Instructors will appreciate the appendices that cover all necessary background and the instructors-only solutions manual provided online. By the end of the book, readers will be well equipped to engage with state-of-the-art developments in optimization and its applications in decision-making and engineering.
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Sprache: Englisch
Verlag: Princeton University Press 2020
Serie: Princeton Series in Applied Mathematics, Buch 32 von 33. Buch 32 von 33 - Princeton Series in Applied Mathematics
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Sprache: Englisch
Verlag: Princeton University Press 2009
Serie: Princeton Series in Applied Mathematics, Buch 7 von 33. Buch 7 von 33 - Princeton Series in Applied Mathematics
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Sprache: Englisch
Verlag: Princeton University Press 2009
Serie: Princeton Series in Applied Mathematics, Buch 7 von 33. Buch 7 von 33 - Princeton Series in Applied Mathematics
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Sprache: Englisch
Verlag: Princeton University Press 2020
Serie: Princeton Series in Applied Mathematics, Buch 32 von 33. Buch 32 von 33 - Princeton Series in Applied Mathematics
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Paperback. Zustand: new. Paperback. The book presents a graduate level, rigorous, and self-contained introduction to linear optimization (LO), the presented topics being "A graduate level, rigorous, and self contained introduction to Linear Optimization. Comes with exercises and solutions. Appendices also provide brief summaries… of the pre-requisite results for this book"-- Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Sprache: Englisch
Verlag: Princeton University Press 2020
Serie: Princeton Series in Applied Mathematics, Buch 32 von 33. Buch 32 von 33 - Princeton Series in Applied Mathematics
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Sprache: Englisch
Verlag: Princeton University Press 2009
Serie: Princeton Series in Applied Mathematics, Buch 7 von 33. Buch 7 von 33 - Princeton Series in Applied Mathematics
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Serie: Princeton Series in Applied Mathematics, Buch 32 von 33. Buch 32 von 33 - Princeton Series in Applied Mathematics
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Serie: Princeton Series in Applied Mathematics, Buch 32 von 33. Buch 32 von 33 - Princeton Series in Applied Mathematics
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Hardback. Zustand: New. This authoritative book draws on the latest research to explore the interplay of high-dimensional statistics with optimization. Through an accessible analysis of fundamental problems of hypothesis testing and signal recovery, Anatoli Juditsky and Arkadi Nemirovski show how convex optimization theory can b…e used to devise and analyze near-optimal statistical inferences.Statistical Inference via Convex Optimization is an essential resource for optimization specialists who are new to statistics and its applications, and for data scientists who want to improve their optimization methods. Juditsky and Nemirovski provide the first systematic treatment of the statistical techniques that have arisen from advances in the theory of optimization. They focus on four well-known statistical problems-sparse recovery, hypothesis testing, and recovery from indirect observations of both signals and functions of signals-demonstrating how they can be solved more efficiently as convex optimization problems. The emphasis throughout is on achieving the best possible statistical performance. The construction of inference routines and the quantification of their statistical performance are given by efficient computation rather than by analytical derivation typical of more conventional statistical approaches. In addition to being computation-friendly, the methods described in this book enable practitioners to handle numerous situations too difficult for closed analytical form analysis, such as composite hypothesis testing and signal recovery in inverse problems.Statistical Inference via Convex Optimization features exercises with solutions along with extensive appendixes, making it ideal for use as a graduate text.
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Verlag: Princeton University Press 2020
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