George Dantzig, George B. Dantzig - Linear Programming and Extensions - Inglese - Tascabile

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George Dantzig, George B. Dantzig Linear Programming and Extensions Inglese · Tascabile

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George B. Dantzig


Riassunto

In real-world problems related to finance, business, and management, mathematicians and economists frequently encounter optimization problems. This book develops linear programming methods for their solutions. It introduces the basic theory of linear inequalities and describes the simplex method used to solve them.

Dettagli sul prodotto

Autori George Dantzig, George B. Dantzig
Editore Princeton University Press
 
Contenuto Libro
Forma del prodotto Tascabile
Data pubblicazione 23.08.1998
Categoria Scienze naturali, medicina, informatica, tecnica > Informatica, EDP > Linguaggi di programmazione
 
EAN 9780691059136
ISBN 978-0-691-05913-6
Numero di pagine 656
 
Serie Princeton Landmarks in Mathematics and Physics
Categorie Algebra, Economics, BUSINESS & ECONOMICS / Economics / General, MATHEMATICS / Linear & Nonlinear Programming, MATHEMATICS / Algebra / General, Algorithm, Axiom, Theorem, Iteration, Theory of Computation, equation, Permutation, dynamic programming, requirement, Mathematical optimization, Approximation theory, combination, utilization, Linear programming, computation, Linearity, polynomial, Linear Function, Gradient Descent, Loss Function, Input-output analysis, Quadratic programming, integer programming, Simultaneous Equations, Computational Complexity Theory, Sensitivity Analysis, Nonlinear programming, automatic programming, special case, uniqueness theorem, canonical form, Dimensional Analysis, Simplex algorithm, Local Optimum, Quantity, Variable (computer science), Variable (mathematics), Iterative method, Optimality criterion, Monotonic function, Linear inequality, Linear equation, Summation, coefficient, Permutation Matrix, Upper and lower bounds, Maxima and minima, Duality (optimization), Linear Map, Linear combination, Linear differential equation, Accuracy and precision, Invertible matrix, Counterexample, Solution Set, Projection method (fluid dynamics), Elementary matrix, Change of variables, Lagrange multiplier, Programming tool, Neyman–Pearson lemma, Basic solution (linear programming), Linear approximation, Slack variable, Dual basis, Parametric programming, Dynamic problem (algorithms), Ford–Fulkerson algorithm, Pivot element, Linear interpolation
 

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