The Population-Sample Decomposition Method, A.M. Wesselman

Автор: Julia L. Higle; S. Sen
Название: Stochastic Decomposition
ISBN: 0792338405 ISBN-13(EAN): 9780792338406
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 20257.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: Summarizes developments related to a class of methods called Stochastic Decomposition (SD) algorithms, which represent an important shift in the design of optimization algorithms. This title is suitable for researchers in mathematical optimization, including those working in telecommunications and electric power generation.

Автор: Ole E Barndorff-Nielsen; Preben Blaesild; Poul S.
Название: Decomposition and Invariance of Measures, and Statistical Transformation Models
ISBN: 0387971319 ISBN-13(EAN): 9780387971315
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 16070.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Автор: Christian K?chler
Название: Stability, Approximation, and Decomposition in Two- and Multistage Stochastic Programming
ISBN: 3834809217 ISBN-13(EAN): 9783834809216
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 14673.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: Christian Kuchler studies various aspects of the stability of stochastic optimization problems as well as approximation and decomposition methods in stochastic programming. In particular, the author presents an extension of the Nested Benders decomposition algorithm related to the concept of recombining scenario trees.

Автор: Haruo Yanai; Kei Takeuchi; Yoshio Takane
Название: Projection Matrices, Generalized Inverse Matrices, and Singular Value Decomposition
ISBN: 1461428599 ISBN-13(EAN): 9781461428596
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 15372.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: This valuable reference on projectors, generalized inverses, and SVD covers concepts numerous cutting-edge concepts and provides systematic and in-depth accounts of these ideas from the viewpoint of linear transformations of finite dimensional vector spaces.