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portada Proximal Algorithms: 3 (Foundations and Trends® in Optimization) (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Año
2021
Idioma
Inglés
N° páginas
130
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
23.4 x 15.6 x 0.7 cm
Peso
0.19 kg.
ISBN13
9781601987167

Proximal Algorithms: 3 (Foundations and Trends® in Optimization) (en Inglés)

Neal Parikh (Autor) · Stephen Boyd (Autor) · Now Publishers · Tapa Blanda

Proximal Algorithms: 3 (Foundations and Trends® in Optimization) (en Inglés) - Parikh, Neal ; Boyd, Stephen

Libro Físico

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Reseña del libro "Proximal Algorithms: 3 (Foundations and Trends® in Optimization) (en Inglés)"

Proximal Algorithms discusses proximal operators and proximal algorithms, and illustrates their applicability to standard and distributed convex optimization in general and many applications of recent interest in particular. Much like Newton's method is a standard tool for solving unconstrained smooth optimization problems of modest size, proximal algorithms can be viewed as an analogous tool for nonsmooth, constrained, large-scale, or distributed versions of these problems. They are very generally applicable, but are especially well-suited to problems of substantial recent interest involving large or high-dimensional datasets. Proximal methods sit at a higher level of abstraction than classical algorithms like Newton's method: the base operation is evaluating the proximal operator of a function, which itself involves solving a small convex optimization problem. These subproblems, which generalize the problem of projecting a point onto a convex set, often admit closed-form solutions or can be solved very quickly with standard or simple specialized methods. Proximal Algorithms discusses different interpretations of proximal operators and algorithms, looks at their connections to many other topics in optimization and applied mathematics, surveys some popular algorithms, and provides a large number of examples of proximal operators that commonly arise in practice.

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El libro está escrito en Inglés.
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