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