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Título : Advances in Data Science Tipo de documento: documento electrónico Autores: Demir, Ilke, ; Lou, Yifei, ; Wang, Xu, ; Welker, Kathrin, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XX, 364 p. 185 ilustraciones, 166 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-79891-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones Probabilidades Análisis numérico Informática Visión por computador Estadistica matematica Cálculo de variaciones y optimización Teoría de probabilidad Aplicaciones matemáticas en informática Probabilidad y Estadística en Informática Índice Dewey: 519.6 Resumen: Este volumen destaca los avances recientes en la ciencia de datos, incluido el procesamiento y la mejora de imágenes en datos de gran tamaño, el análisis de formas y el procesamiento de geometría en 2D/3D, la exploración y comprensión de redes neuronales y extensiones a tipos de datos atípicos, como señales sociales y biológicas. Las contribuciones se basan en discusiones de dos talleres de la Asociación para Mujeres en Matemáticas (AWM), a saber, el segundo Taller de Colaboración en Investigación de Mujeres en Ciencia de Datos y Matemáticas (WiSDM) que tuvo lugar entre el 29 de julio y el 2 de agosto de 2019 en el Instituto de Computación. e Investigación Experimental en Matemáticas (ICERM) en Providence, Rhode Island, y el tercer Taller de Colaboración de Investigación Women in Shape (WiSh) que tuvo lugar entre el 16 y el 20 de julio de 2018 en la Universidad de Trier en Robert-Schuman-Haus, Trier, Alemania. Estas presentaciones, generadas por grupos de trabajo en la conferencia, constituyen una fuente valiosa para los lectores interesados en ideas y métodos desarrollados en campos de investigación interdisciplinarios. El libro presenta ideas, métodos y herramientas desarrollados a través de una amplia gama de dominios, que van desde el análisis teórico de redes neuronales gráficas hasta aplicaciones en ciencias de la salud. También presenta resultados originales que abordan problemas del mundo real que a menudo implican análisis de datos complejos en grandes fuentes de datos multimodales. Nota de contenido: Part I: Image Processing -- Two-stage Geometric Information Guided Image Processing (J. Qin and W. Guo) -- Image Edge Sharpening via Heaviside Substitution and Structure Recovery (L. Deng, W. Guo, and T. Huang) -- Two-step Blind Deconvolution of UPC-A Barcode Images (B. Kim and Y. Lou) -- Part II: Shape and Geometry -- An Anisotropic Local Method for Boundary Detection in Images (M. Lund, M. Howard, D. Wu, R. S. Crum, D. J. Miller, and M. C. Akin) -- Towards Learning Geometric Shape Parts (A. Fondevilla, G. Morin, and K. Leonard) -- Machine Learning in LiDAR 3D Point Clouds (F. P. Medina and R. Paffenroth) -- Part III: Machine Learning -- Fitting Small Piece-wise Linear Neural Network Models to Interpolate Data Sets (L. Ness) -- On Large-Scale Dynamic Topic Modelling with Nonnegative CP Tensor Decomposition (M. Ahn, N. Eikmeier, J. Haddock, L. Kassab, A. Kryshchenko, K. Leonard, D. Needell, R. W. M. A. Madushani, E. Sizikova, and C. Wang) -- A Simple Recovery Framework for Signals with Time-Varying Sparse Support (N. Durgin, R. Grotheer, C. Huang, S. Li, A. Ma, D. Needell, and J. Qin) -- Part IV: Data Analysis -- Role Detection and Prediction in Dynamic Political Networks (E. Evans, W. Guo, A. Genctav, S. Tari, C. Domeniconi, A. Murillo, J. Chuang, L. AlSumait, P. Mani, and N. Youssry) -- Classifying Sleep States Using Persistent Homology and Markov Chains: A Pilot Study (S. Tymochko, K. Singhal, and G. Heo) -- A Survey of Statistical Learning Techniques as Applied to Inexpensive Pediatric Obstructive Sleep Apnea Data (E. T. Winn, M. Vazquez, P. Loliencar, K. Taipale, X. Wang, and G. Heo) -- Nonparametric Estimation of Blood Alcohol Concentration from Transdermal Alcohol Measurements Using Alcohol Biosensor Devices (A. Kryshchenko, M. Sirlanci, and B. Vader). En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advances in Data Science [documento electrónico] / Demir, Ilke, ; Lou, Yifei, ; Wang, Xu, ; Welker, Kathrin, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XX, 364 p. 185 ilustraciones, 166 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-79891-8
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Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones Probabilidades Análisis numérico Informática Visión por computador Estadistica matematica Cálculo de variaciones y optimización Teoría de probabilidad Aplicaciones matemáticas en informática Probabilidad y Estadística en Informática Índice Dewey: 519.6 Resumen: Este volumen destaca los avances recientes en la ciencia de datos, incluido el procesamiento y la mejora de imágenes en datos de gran tamaño, el análisis de formas y el procesamiento de geometría en 2D/3D, la exploración y comprensión de redes neuronales y extensiones a tipos de datos atípicos, como señales sociales y biológicas. Las contribuciones se basan en discusiones de dos talleres de la Asociación para Mujeres en Matemáticas (AWM), a saber, el segundo Taller de Colaboración en Investigación de Mujeres en Ciencia de Datos y Matemáticas (WiSDM) que tuvo lugar entre el 29 de julio y el 2 de agosto de 2019 en el Instituto de Computación. e Investigación Experimental en Matemáticas (ICERM) en Providence, Rhode Island, y el tercer Taller de Colaboración de Investigación Women in Shape (WiSh) que tuvo lugar entre el 16 y el 20 de julio de 2018 en la Universidad de Trier en Robert-Schuman-Haus, Trier, Alemania. Estas presentaciones, generadas por grupos de trabajo en la conferencia, constituyen una fuente valiosa para los lectores interesados en ideas y métodos desarrollados en campos de investigación interdisciplinarios. El libro presenta ideas, métodos y herramientas desarrollados a través de una amplia gama de dominios, que van desde el análisis teórico de redes neuronales gráficas hasta aplicaciones en ciencias de la salud. También presenta resultados originales que abordan problemas del mundo real que a menudo implican análisis de datos complejos en grandes fuentes de datos multimodales. Nota de contenido: Part I: Image Processing -- Two-stage Geometric Information Guided Image Processing (J. Qin and W. Guo) -- Image Edge Sharpening via Heaviside Substitution and Structure Recovery (L. Deng, W. Guo, and T. Huang) -- Two-step Blind Deconvolution of UPC-A Barcode Images (B. Kim and Y. Lou) -- Part II: Shape and Geometry -- An Anisotropic Local Method for Boundary Detection in Images (M. Lund, M. Howard, D. Wu, R. S. Crum, D. J. Miller, and M. C. Akin) -- Towards Learning Geometric Shape Parts (A. Fondevilla, G. Morin, and K. Leonard) -- Machine Learning in LiDAR 3D Point Clouds (F. P. Medina and R. Paffenroth) -- Part III: Machine Learning -- Fitting Small Piece-wise Linear Neural Network Models to Interpolate Data Sets (L. Ness) -- On Large-Scale Dynamic Topic Modelling with Nonnegative CP Tensor Decomposition (M. Ahn, N. Eikmeier, J. Haddock, L. Kassab, A. Kryshchenko, K. Leonard, D. Needell, R. W. M. A. Madushani, E. Sizikova, and C. Wang) -- A Simple Recovery Framework for Signals with Time-Varying Sparse Support (N. Durgin, R. Grotheer, C. Huang, S. Li, A. Ma, D. Needell, and J. Qin) -- Part IV: Data Analysis -- Role Detection and Prediction in Dynamic Political Networks (E. Evans, W. Guo, A. Genctav, S. Tari, C. Domeniconi, A. Murillo, J. Chuang, L. AlSumait, P. Mani, and N. Youssry) -- Classifying Sleep States Using Persistent Homology and Markov Chains: A Pilot Study (S. Tymochko, K. Singhal, and G. Heo) -- A Survey of Statistical Learning Techniques as Applied to Inexpensive Pediatric Obstructive Sleep Apnea Data (E. T. Winn, M. Vazquez, P. Loliencar, K. Taipale, X. Wang, and G. Heo) -- Nonparametric Estimation of Blood Alcohol Concentration from Transdermal Alcohol Measurements Using Alcohol Biosensor Devices (A. Kryshchenko, M. Sirlanci, and B. Vader). En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advances in Energy System Optimization / Bertsch, Valentin ; Fichtner, Wolf ; Heuveline, Vincent ; Leibfried, Thomas
Título : Advances in Energy System Optimization : Proceedings of the first International Symposium on Energy System Optimization Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bertsch, Valentin, ; Fichtner, Wolf, ; Heuveline, Vincent, ; Leibfried, Thomas, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: VIII, 245 p. 86 ilustraciones, 67 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-51795-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones La investigación de operaciones ciencia de la gestión Cálculo de variaciones y optimización Investigación de Operaciones Ciencias de la Gestión Índice Dewey: 519.6 Resumen: Los artículos presentados en este volumen abordan diversos desafíos en los sistemas energéticos, que van desde problemas operativos hasta problemas de planificación de inversiones, desde economía de mercado hasta consideraciones técnicas y ambientales, desde redes de distribución hasta redes de transmisión y desde consideraciones teóricas hasta preocupaciones sobre el suministro de datos y estudios de casos aplicados. El Simposio Internacional sobre Optimización de Sistemas Energéticos (ISESO) se celebró los días 9 y 10 de noviembre de 2015 en el Instituto de Estudios Teóricos de Heidelberg (HITS) y fue organizado por HITS, la Universidad de Heidelberg y el Instituto de Tecnología de Karlsruhe. Nota de contenido: 1. A Customized Evolutionary Algorithm for the Optimization of Residential Energy Resources -- 2. Comparison of control strategies for electric vehicles on a low voltage level electrical distribution grid -- 3. Optimal Storage Operation with Model Predictive Control in the German Transmission Grid -- 4. Security-Constrained Optimization Framework for Large-Scale Power Systems Including Post-Contingency Remedial Actions and Inter-Temporal Constraints -- 5. Dynamic Decision Making in Energy Systems with Storage and Renewable Energy Sources -- 6. Dispatch of flexibility options, grid infrastructure and integration of renewable energies within a decentralized electricity system -- 7. An Optimal Investment Model for Battery Energy Storage Systems in Isolated Microgrids -- 8. A dynamic programming approach to multi-period planning of isolated microgrids -- 9. Curtailing renewable feed-in peaks and its impact on power grid extensions in Germany for the year 2030 -- 10. Simulation of distribution grid expansion costs and the impact of load shifting -- 11. Structure Analysis of the German Transmission Network using the Open Source Model SciGRID -- 12. Modeling of the transmission grid using geo allocation and generalized processes -- 13. Regionalizing Input Data for Generation and Transmission Expansion Planning Models -- 14. Convexity/nonconvexity certificates for power flow analysis -- 15. A Convex Model for the Optimization of Distribution Systems with Distributed Generation.-. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advances in Energy System Optimization : Proceedings of the first International Symposium on Energy System Optimization [documento electrónico] / Bertsch, Valentin, ; Fichtner, Wolf, ; Heuveline, Vincent, ; Leibfried, Thomas, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - VIII, 245 p. 86 ilustraciones, 67 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-51795-7
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Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones La investigación de operaciones ciencia de la gestión Cálculo de variaciones y optimización Investigación de Operaciones Ciencias de la Gestión Índice Dewey: 519.6 Resumen: Los artículos presentados en este volumen abordan diversos desafíos en los sistemas energéticos, que van desde problemas operativos hasta problemas de planificación de inversiones, desde economía de mercado hasta consideraciones técnicas y ambientales, desde redes de distribución hasta redes de transmisión y desde consideraciones teóricas hasta preocupaciones sobre el suministro de datos y estudios de casos aplicados. El Simposio Internacional sobre Optimización de Sistemas Energéticos (ISESO) se celebró los días 9 y 10 de noviembre de 2015 en el Instituto de Estudios Teóricos de Heidelberg (HITS) y fue organizado por HITS, la Universidad de Heidelberg y el Instituto de Tecnología de Karlsruhe. Nota de contenido: 1. A Customized Evolutionary Algorithm for the Optimization of Residential Energy Resources -- 2. Comparison of control strategies for electric vehicles on a low voltage level electrical distribution grid -- 3. Optimal Storage Operation with Model Predictive Control in the German Transmission Grid -- 4. Security-Constrained Optimization Framework for Large-Scale Power Systems Including Post-Contingency Remedial Actions and Inter-Temporal Constraints -- 5. Dynamic Decision Making in Energy Systems with Storage and Renewable Energy Sources -- 6. Dispatch of flexibility options, grid infrastructure and integration of renewable energies within a decentralized electricity system -- 7. An Optimal Investment Model for Battery Energy Storage Systems in Isolated Microgrids -- 8. A dynamic programming approach to multi-period planning of isolated microgrids -- 9. Curtailing renewable feed-in peaks and its impact on power grid extensions in Germany for the year 2030 -- 10. Simulation of distribution grid expansion costs and the impact of load shifting -- 11. Structure Analysis of the German Transmission Network using the Open Source Model SciGRID -- 12. Modeling of the transmission grid using geo allocation and generalized processes -- 13. Regionalizing Input Data for Generation and Transmission Expansion Planning Models -- 14. Convexity/nonconvexity certificates for power flow analysis -- 15. A Convex Model for the Optimization of Distribution Systems with Distributed Generation.-. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Advancing Parametric Optimization : On Multiparametric Linear Complementarity Problems with Parameters in General Locations Tipo de documento: documento electrónico Autores: Adelgren, Nathan, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XII, 113 p. 8 ilustraciones, 7 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-61821-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Optimización matemática geometría algebraica Mejoramiento Índice Dewey: 519.6 Resumen: La teoría presentada en este trabajo fusiona muchos conceptos de optimización matemática y geometría algebraica real. Cuando los datos desconocidos o inciertos en un problema de optimización se reemplazan con parámetros, se obtiene un problema de optimización multiparamétrico cuya solución óptima viene en forma de una función de los parámetros. La teoría y metodología presentadas en este trabajo permiten resolver tanto Lineal como Programas y programas cuadráticos convexos que contienen parámetros en cualquier ubicación dentro de los datos del problema, así como problemas de optimización multiobjetivo con cualquier número de objetivos cuadráticos o lineales convexos y restricciones lineales. Las aplicaciones de esta clase de problemas están muy extendidas y van desde los negocios y la economía hasta la ingeniería química y ambiental. Antes de este trabajo, no existía ningún procedimiento de solución para estas clases generales de problemas, excepto los algoritmos propuestos recientemente. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Background on mpLCP -- 3. Algebraic Properties of Invariancy Regions -- 4. Phase 2: Partitioning the Parameter Space -- 5. Phase 1: Determining an Initial Feasible Solution -- 6. Further Considerations -- 7. Assessment of Performance -- 8. Conclusion -- Appendix A. Tableaux for Example 2.1 -- Appendix B. Tableaux for Example 2.2 -- References. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advancing Parametric Optimization : On Multiparametric Linear Complementarity Problems with Parameters in General Locations [documento electrónico] / Adelgren, Nathan, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XII, 113 p. 8 ilustraciones, 7 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-61821-6
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Palabras clave: Optimización matemática geometría algebraica Mejoramiento Índice Dewey: 519.6 Resumen: La teoría presentada en este trabajo fusiona muchos conceptos de optimización matemática y geometría algebraica real. Cuando los datos desconocidos o inciertos en un problema de optimización se reemplazan con parámetros, se obtiene un problema de optimización multiparamétrico cuya solución óptima viene en forma de una función de los parámetros. La teoría y metodología presentadas en este trabajo permiten resolver tanto Lineal como Programas y programas cuadráticos convexos que contienen parámetros en cualquier ubicación dentro de los datos del problema, así como problemas de optimización multiobjetivo con cualquier número de objetivos cuadráticos o lineales convexos y restricciones lineales. Las aplicaciones de esta clase de problemas están muy extendidas y van desde los negocios y la economía hasta la ingeniería química y ambiental. Antes de este trabajo, no existía ningún procedimiento de solución para estas clases generales de problemas, excepto los algoritmos propuestos recientemente. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Background on mpLCP -- 3. Algebraic Properties of Invariancy Regions -- 4. Phase 2: Partitioning the Parameter Space -- 5. Phase 1: Determining an Initial Feasible Solution -- 6. Further Considerations -- 7. Assessment of Performance -- 8. Conclusion -- Appendix A. Tableaux for Example 2.1 -- Appendix B. Tableaux for Example 2.2 -- References. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Aerospace System Analysis and Optimization in Uncertainty Tipo de documento: documento electrónico Autores: Brevault, Loïc, Autor ; Balesdent, Mathieu, Autor ; Morio, Jérôme, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXV, 477 p. 348 ilustraciones, 319 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-39126-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Optimización matemática Ingeniería Aeroespacial Astronáutica teoría del sistema Teoría del control Análisis numérico Algoritmos Mejoramiento Tecnología aeroespacial y astronáutica Teoría de Sistemas Control Índice Dewey: 519.6 Resumen: Destacando el campo de la optimización del diseño multidisciplinario (MDO), este libro ilustra e implementa metodologías de última generación dentro del complejo proceso de diseño de sistemas aeroespaciales bajo incertidumbres. El libro proporciona enfoques para integrar una multitud de componentes y restricciones con el objetivo final de reducir los ciclos de diseño. Se proporciona información sobre una amplia variedad de problemas, incluido el modelado disciplinario, el análisis de sensibilidad, la propagación de la incertidumbre, el análisis de confiabilidad y la optimización multidisciplinaria global. La amplia gama de temas cubiertos incluye áreas de investigación abierta actual. Este Trabajo está destinado a convertirse en una referencia fundamental para los ingenieros e investigadores de sistemas aeroespaciales, así como para los profesionales e ingenieros que trabajan en áreas de optimización e incertidumbre. La Parte I se compone en gran medida de fundamentos. La Parte II presenta metodologías para problemas de una sola disciplina con una revisión de las técnicas de optimización, análisis de confiabilidad y propagación de incertidumbre existentes. La Parte III está dedicada a la MDO basada en la incertidumbre y cuestiones relacionadas. La Parte IV trata tres cuestiones relacionadas con MDO: la multifidelidad, la optimización multiobjetivo y la optimización mixta continua/discreta y la Parte V está dedicada a casos de prueba para el diseño de vehículos aeroespaciales. Nota de contenido: Part I Aerospace system multidisciplinary modeling and uncertainty characterization -- 1 Multidisciplinary system modeling and optimization -- 2 Uncertainty characterization and modeling -- Part II Single discipline problem: uncertainty propagation, reliability analysis and optimization -- 3 Uncertainty propagation and sensitivity analysis -- 4 Reliability analysis -- 5 Problem formulations and optimization algorithms -- Part III Multidisciplinary Optimization under uncertainty -- 6 Uncertainty propagation for multidisciplinary problems -- 7 Uncertainty-based MDO -- Part IV MDO related issues: multi-fidelity, multi-objective and mixed continuous / discrete optimization -- 8 Multi-fidelity for MDO using Gaussian Processes -- 9 Multi-objective and mixed MDO -- Part V Case studies -- 10 Civil aircraft vehicle design -- 11 Blended Wing Body design -- 12 Expendable and reusable launch vehicle design -- Appendix: List of librairies used for the simulations. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Aerospace System Analysis and Optimization in Uncertainty [documento electrónico] / Brevault, Loïc, Autor ; Balesdent, Mathieu, Autor ; Morio, Jérôme, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXV, 477 p. 348 ilustraciones, 319 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-39126-3
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Palabras clave: Optimización matemática Ingeniería Aeroespacial Astronáutica teoría del sistema Teoría del control Análisis numérico Algoritmos Mejoramiento Tecnología aeroespacial y astronáutica Teoría de Sistemas Control Índice Dewey: 519.6 Resumen: Destacando el campo de la optimización del diseño multidisciplinario (MDO), este libro ilustra e implementa metodologías de última generación dentro del complejo proceso de diseño de sistemas aeroespaciales bajo incertidumbres. El libro proporciona enfoques para integrar una multitud de componentes y restricciones con el objetivo final de reducir los ciclos de diseño. Se proporciona información sobre una amplia variedad de problemas, incluido el modelado disciplinario, el análisis de sensibilidad, la propagación de la incertidumbre, el análisis de confiabilidad y la optimización multidisciplinaria global. La amplia gama de temas cubiertos incluye áreas de investigación abierta actual. Este Trabajo está destinado a convertirse en una referencia fundamental para los ingenieros e investigadores de sistemas aeroespaciales, así como para los profesionales e ingenieros que trabajan en áreas de optimización e incertidumbre. La Parte I se compone en gran medida de fundamentos. La Parte II presenta metodologías para problemas de una sola disciplina con una revisión de las técnicas de optimización, análisis de confiabilidad y propagación de incertidumbre existentes. La Parte III está dedicada a la MDO basada en la incertidumbre y cuestiones relacionadas. La Parte IV trata tres cuestiones relacionadas con MDO: la multifidelidad, la optimización multiobjetivo y la optimización mixta continua/discreta y la Parte V está dedicada a casos de prueba para el diseño de vehículos aeroespaciales. Nota de contenido: Part I Aerospace system multidisciplinary modeling and uncertainty characterization -- 1 Multidisciplinary system modeling and optimization -- 2 Uncertainty characterization and modeling -- Part II Single discipline problem: uncertainty propagation, reliability analysis and optimization -- 3 Uncertainty propagation and sensitivity analysis -- 4 Reliability analysis -- 5 Problem formulations and optimization algorithms -- Part III Multidisciplinary Optimization under uncertainty -- 6 Uncertainty propagation for multidisciplinary problems -- 7 Uncertainty-based MDO -- Part IV MDO related issues: multi-fidelity, multi-objective and mixed continuous / discrete optimization -- 8 Multi-fidelity for MDO using Gaussian Processes -- 9 Multi-objective and mixed MDO -- Part V Case studies -- 10 Civil aircraft vehicle design -- 11 Blended Wing Body design -- 12 Expendable and reusable launch vehicle design -- Appendix: List of librairies used for the simulations. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Algorithms for Solving Common Fixed Point Problems Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zaslavski, Alexander J., Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: VIII, 316 p. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-77437-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones Teoría del operador Análisis numérico Cálculo de variaciones y optimización Índice Dewey: 519.6 Resumen: Este libro detalla soluciones aproximadas a problemas comunes de punto fijo y problemas de viabilidad convexos en presencia de perturbaciones. Los problemas de factibilidad convexos buscan un punto común de una colección finita de subconjuntos en un espacio de Hilbert; Los problemas de punto fijo común persiguen un punto fijo común de una colección finita de automapeos en un espacio de Hilbert. En este libro se consideran una variedad de algoritmos para resolver ambos tipos de problemas, cuyo estudio ha impulsado un área de investigación en rápido crecimiento. Esta monografía es oportuna y destaca las numerosas aplicaciones a la ingeniería, la tomografía computarizada y la planificación de la radioterapia. Este libro, que consta de ocho capítulos, comienza con una introducción al material fundamental y continúa examinando métodos iterativos en espacios métricos. Los métodos dinámicos de promediación de cadenas para problemas comunes de punto fijo en un espacio normado se analizan en el Capítulo 3. Los métodos dinámicos de cadenas, para problemas comunes de punto fijo en un espacio métrico, se presentan y analizan en el Capítulo 4. El Capítulo 5 está dedicado a la convergencia de un versión abstracta del algoritmo que se ha denominado proyecciones de filas promediadas por componentes (CARP). El capítulo 6 estudia un algoritmo proximal para encontrar un cero común de una familia de operadores monótonos máximos. El Capítulo 7 amplía los resultados del Capítulo 6 para una versión dinámica de promedio de cadenas del algoritmo proximal. En el Capítulo 8 se examinan algoritmos de proyecciones subgradientes para problemas de viabilidad convexos para espacios de Hilbert de dimensión infinita. . Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Iterative methods in metric spaces -- 3. Dynamic string-averaging methods in normed spaces -- 4. Dynamic string-maximum methods in metric spaces -- 5. Abstract version of CARP algorithm -- 6. Proximal point algorithm -- 7. Dynamic string-averaging proximal point algorithm -- 8. Convex feasibility problems. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Algorithms for Solving Common Fixed Point Problems [documento electrónico] / Zaslavski, Alexander J., Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - VIII, 316 p.
ISBN : 978-3-319-77437-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Optimización matemática Cálculo de variaciones Teoría del operador Análisis numérico Cálculo de variaciones y optimización Índice Dewey: 519.6 Resumen: Este libro detalla soluciones aproximadas a problemas comunes de punto fijo y problemas de viabilidad convexos en presencia de perturbaciones. Los problemas de factibilidad convexos buscan un punto común de una colección finita de subconjuntos en un espacio de Hilbert; Los problemas de punto fijo común persiguen un punto fijo común de una colección finita de automapeos en un espacio de Hilbert. En este libro se consideran una variedad de algoritmos para resolver ambos tipos de problemas, cuyo estudio ha impulsado un área de investigación en rápido crecimiento. Esta monografía es oportuna y destaca las numerosas aplicaciones a la ingeniería, la tomografía computarizada y la planificación de la radioterapia. Este libro, que consta de ocho capítulos, comienza con una introducción al material fundamental y continúa examinando métodos iterativos en espacios métricos. Los métodos dinámicos de promediación de cadenas para problemas comunes de punto fijo en un espacio normado se analizan en el Capítulo 3. Los métodos dinámicos de cadenas, para problemas comunes de punto fijo en un espacio métrico, se presentan y analizan en el Capítulo 4. El Capítulo 5 está dedicado a la convergencia de un versión abstracta del algoritmo que se ha denominado proyecciones de filas promediadas por componentes (CARP). El capítulo 6 estudia un algoritmo proximal para encontrar un cero común de una familia de operadores monótonos máximos. El Capítulo 7 amplía los resultados del Capítulo 6 para una versión dinámica de promedio de cadenas del algoritmo proximal. En el Capítulo 8 se examinan algoritmos de proyecciones subgradientes para problemas de viabilidad convexos para espacios de Hilbert de dimensión infinita. . Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Iterative methods in metric spaces -- 3. Dynamic string-averaging methods in normed spaces -- 4. Dynamic string-maximum methods in metric spaces -- 5. Abstract version of CARP algorithm -- 6. Proximal point algorithm -- 7. Dynamic string-averaging proximal point algorithm -- 8. Convex feasibility problems. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
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