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Large Sparse Numerical Optimization
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 1984
ISBN 10: 3540129146 ISBN 13: 9783540129141
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 1 Large sparse systems of linear equations.- 2 Large sparse linear least squares.- 3 Large sparse linear programming.- 4 Nonlinear equations and nonlinear least squares.- 5 Large unconstrained optimization problems.- 6 Large sparse quadratic programs.
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Large Sparse Numerical Optimization
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Apr 1984, 1984
ISBN 10: 3540129146 ISBN 13: 9783540129141
Sprache: Englisch
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -1 Large sparse systems of linear equations.- 2 Large sparse linear least squares.- 3 Large sparse linear programming.- 4 Nonlinear equations and nonlinear least squares.- 5 Large unconstrained optimization problems.- 6 Large sparse quadratic programs.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 116 pp. Englisch.
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Large Sparse Numerical Optimization (Lecture Notes in Computer Science, 165)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Large Sparse Numerical Optimization (Lecture Notes in Computer Science, 165)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Large Sparse Numerical Optimization
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 1984
ISBN 10: 3540129146 ISBN 13: 9783540129141
Sprache: Englisch
EUR 22,04
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 1 Large sparse systems of linear equations.- 2 Large sparse linear least squares.- 3 Large sparse linear programming.- 4 Nonlinear equations and nonlinear least squares.- 5 Large unconstrained optimization problems.- 6 Large sparse quadratic programs.
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Improving Performance of Sparse Numerical Linear Algebra Computations: Algorithmic optimization techniques for sparse direct and sparse iterative numerical solvers of large linear equations
Verlag: LAP Lambert Academic Publishing, 2010
ISBN 10: 3838334698 ISBN 13: 9783838334691
Sprache: Englisch
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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EUR 106,28
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Large Sparse Numerical Optimization
Verlag: Springer Berlin Heidelberg Apr 1984, 1984
ISBN 10: 3540129146 ISBN 13: 9783540129141
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -1 Large sparse systems of linear equations.- 2 Large sparse linear least squares.- 3 Large sparse linear programming.- 4 Nonlinear equations and nonlinear least squares.- 5 Large unconstrained optimization problems.- 6 Large sparse quadratic programs. 116 pp. Englisch.
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Improving Performance of Sparse Numerical Linear Algebra Computations : Algorithmic optimization techniques for sparse direct and sparse iterative numerical solvers of large linear equations
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2010
ISBN 10: 3838334698 ISBN 13: 9783838334691
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 49,00
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - With new processor families appearing every few years, it is increasingly harder to achieve high performance rates in sparse matrix computations. This monograph studies new methods for sparse matrix factorizations and applies them efficiently while retaining ease of use of existing solutions. The implementations are timed and analyzed using a commonly accepted set of test matrices. Contemporary processors are used for the tests. The new factorization techniques are proven to be quite competitive with state of the art software. In addition, an optimization effort is applied to an iterative algorithm that stands out for its numerical robustness. This also gives satisfactory results on the tested computing platforms in terms of performance improvement. The same set of test matrices is used to enable an easy comparison between both investigated techniques, even though they are customarily treated separately in the literature. Possible extensions of the presented work range from easily conceivable merging with existing solutions to rather more evolved schemes dependent on hard to predict progress in theoretical and algorithmic research.
