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Über dieses Buch
Die Optimierung ist einer der bedeutendsten Zweige der Mathematik mit weitreichenden Anwendungen in der Statistik, Physik, Meteorologie bis hin zur Wirtschaft und Unternehmensforschung. Ziel der Optimierung ist eine Minimierung oder Maximierung der im jeweiligen System relevanten Parameter unter einschränkenden Nebenbedingungen. Praxisbezogen führt Claus Richter in die Algorithmen der Optimierung ein. Einsteiger und Fortgeschrittene werden gleichermaßen auf den heutigen Stand der Dinge gebracht. In klaren Schritten umreißt der Autor die Grundlagen dieses Gebietes, beginnend mit Definitionen und Optimalitätsbedingungen, um sich dann direkt an den C++-Programmierer zu wenden. Der nötige mathematische Apparat, die verwendete Programmiersprache C++ und ihre Klassen werden vorgestellt. Damit stellt der Autor ein einheitliches Niveau her und wird so einer breiten Leserschaft gerecht. Im Folgenden werden 20 Verfahren der linearen, quadratischen und nichtlinearen Optimierung behandelt und dem Anwender nähergebracht. Jeder Algorithmus wird im Aufbau erläutert und an einem konkreten Beispiel demonstriert. Fünf weitere Kapitel widmen sich anwendungsbezogenen Sachverhalten, u.a. der Parameteridentifikation, optimalen Steuerung und Strukturoptimierung. Durch die Bereitstellung der diskutierten Algorithmen und Beispiele als C++-Klassen gewährleistet das Buch einen optimalen Einstieg in die Optimierung. Mit C++-Programmen zum Download unter www.wiley-vch.de/publish/dt/books/ISBN3-527-34107-2.
Häufig gestellte Fragen
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Information
1
Einleitung
1.1 Das lineare und das nichtlineare Optimierungsproblem


1.2 Definitionen und Bezeichnungen
- n-dimensionaler Euklidischer Raum: Rn,
- Menge der reellen Zahlen: R,
- nichtnegativer Orthant des n-dimensionalen Euklidischen Raumes: ,

- Euklidische Norm:

- Betragssummennorm:

- (m, n)-Matrix A: rechteckiges Zahlenschema A = (ai,j) von m ∗ n Zahlen, angeordnet in m Zeilen und n Spalten,
- quadratische Matrix: (m, n)-Matrix A mit m = n,
- Diagonalmatrix A: quadratische Matrix A mit ai j = 0 für i ≠ j und aii ≠ 0,
- Einheitsmatrix I: Diagonalmatrix A mit aii = 1,
- obere Dreiecksmatrix A: quadratische Matrix A mit ai j = 0, i > j,
- untere Dreiecksmatrix A: quadratische Matrix A mit ai j = 0, i < j,
- positiv definite Matrix A: quadratische Matrix A mit xTAx > 0 für alle x ≠ 0,
- symmetrische Matrix A: quadratische Matrix A mit ai j = aji,
- transponierte Matrix AT zu A: Matrix AT mit AT = (aji),
- inverse Matrix A−1 zur Matrix A: Matrix mit der Eigenschaft A ∗ A−1 = I,
- nichtsinguläre Matrix A: die inverse Matrix A−1 zu A existiert,
- orthogonale Matrix A: Matrix mit der Eigenschaft AT = A−1,
- transponierter Vektor: xT = (x1, …, xn),
- Gradient einer Funktion f : Rn → R

- Hesse-Matrix einer Funktion f : Rn → R

- Lagrang...
Inhaltsverzeichnis
- Cover
- Inhaltsverzeichnis
- Titel
- Autor
- Impressum
- Widmung
- Vorwort
- 1 Einleitung
- 2 Grundlagen
- 3 Mathematische Hilfsmittel
- 4 Probleme und Algorithmen als C++-Klassen
- 5 Lineare Optimierung
- 6 Quadratische Optimierung
- 7 Unbeschränkte nichtlineare Optimierung
- 8 Beschränkte nichtlineare Optimierung
- 9 Globalisierung
- 10 Innere-Punkte-Methoden
- 11 Parameteridentifikation
- 12 Optimale Steuerung
- 13 Form- und Strukturoptimierung
- 14 Optisoft – Ein C++-Softwaresystem zur Optimierung
- Anhang A: Referenzmanual
- Anhang B: Liste der Beispiele
- Literatur
- Stichwortverzeichnis
- End User License Agreement