Méthodes Numériques de la Programmation Linéaire et Quadratique

Academiques - EAN : 9783841641120
Mohand Bentobache
Édition papier

EAN : 9783841641120

Paru le : 19 juil. 2016

89,90 € 85,21 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
  • Benefits Livraison gratuite
    en France sans minimum
    de commande
  • Benefits Manquants maintenus
    en commande
    automatiquement
  • Benefits Un interlocuteur
    unique pour toutes
    vos commandes
  • Benefits Toutes les licences
    numériques du marché
    au tarif éditeur
  • Benefits Assistance téléphonique
    personalisée sur le
    numérique
  • Benefits Service client
    Du Lundi au vendredi
    de 9h à 18h
  • EAN13 : 9783841641120
  • Réf. fournisseur : 5335066
  • Editeur : Academiques
  • Date Parution : 19 juil. 2016
  • Disponibilite : Disponible
  • Barème de remise : NS
  • Nombre de pages : 208
  • Format : H:229 mm L:152 mm E:12 mm
  • Poids : 313gr
  • Interdit de retour : Retour interdit
  • Résumé : Dans ce livre, après la présentation de quelques rappels sur les notions de base en algèbre linéaire, les méthodes numériques adaptées développées par R. Gabasov et F.M. Kirillova pour la résolution des programmes linéaires et quadratiques sont exposées en détail. De plus, un algorithme à direction hybride pour la résolution des programmes linéaires à variables bornées a été proposé. Afin d'initialiser les différents algorithmes pour la résolution des programmes linéaires et quadratiques, une approche à deux phases a été développée. Pour tester l'efficacité de cette approche, une implémentation sous le langage de programmation MATLAB a été réalisée et une étude expérimentale concernant le temps CPU et le nombre d'itérations sur un ensemble de problèmes-test de la librairie NETLIB a été menée. Ce livre est destiné aussi bien aux étudiants en mathématiques appliquées qui désirent approfondir leurs connaissances en optimisation linéaire et quadratique qu'aux ingénieurs praticiens du monde industriel qui sont confrontés à l'optimisation d'une fonction objectif linéaire ou quadratique convexe soumise à des contraintes linéaires.
Haut de page
Copyright 2026 Cufay. Tous droits réservés.