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Kirjailija

Stefan Ulbrich

Kirjat ja teokset yhdessä paikassa: 3 kirjaa, julkaisuja vuosilta 2008-2012, suosituimpien joukossa Optimization with PDE Constraints. Vertaile teosten hintoja ja tarkista saatavuus suomalaisista kirjakaupoista.

3 kirjaa

Kirjojen julkaisuhaarukka 2008-2012.

Nichtlineare Optimierung

Nichtlineare Optimierung

Michael Ulbrich; Stefan Ulbrich

Birkhauser Verlag AG
2012
nidottu
Das Buch gibt eine Einführung in zentrale Konzepte und Methoden der Nichtlinearen Optimierung. Es ist aus Vorlesungen der Autoren an der TU München, der TU Darmstadt und der Universität Hamburg entstanden. Der Inhalt des Buches wurde insbesondere auf mathematische Bachelorstudiengänge zugeschnitten und hat sich als Basis entsprechender Vorlesungen sowie für eine anschließende Vertiefung im Bereich der Optimierung bewährt. Der Umfang entspricht zwei zweistündigen oder einer vierstündigen Vorlesung, wobei etwa in gleichem Umfang sowohl unrestringierte Optimierungsprobleme als auch Optimierungsprobleme mit Nebenbedingungen behandelt werden. Im Teil über die unrestringierte Optimierung werden sowohl Trust-Region- als auch Liniensuch-Methoden zur Globalisierung behandelt. Für letztere wird ein ebenso leistungsfähiges wie intuitives Konzept der zulässigen Suchrichtungen und Schrittweiten entwickelt. Die schnelle lokale Konvergenz Newton-artiger Verfahren und ihre Globalisierung sind weitere wichtige Themengebiete. Das Kapitel über restringierte Optimierung entwickelt notwendige und hinreichende Optimalitätsbedingungen und geht auf wichtige numerische Verfahren, insbesondere Sequential Quadratic Programming, Penalty- und Barriereverfahren ein. Der Bezug von Barriereverfahren zu den aktuell intensiv untersuchten Innere-Punkte-Verfahren wird ebenfalls hergestellt.
Optimization with PDE Constraints

Optimization with PDE Constraints

Michael Hinze; Rene Pinnau; Michael Ulbrich; Stefan Ulbrich

Springer
2010
nidottu
Solving optimization problems subject to constraints given in terms of partial d- ferential equations (PDEs) with additional constraints on the controls and/or states is one of the most challenging problems in the context of industrial, medical and economical applications, where the transition from model-based numerical si- lations to model-based design and optimal control is crucial. For the treatment of such optimization problems the interaction of optimization techniques and num- ical simulation plays a central role. After proper discretization, the number of op- 3 10 timization variables varies between 10 and 10 . It is only very recently that the enormous advances in computing power have made it possible to attack problems of this size. However, in order to accomplish this task it is crucial to utilize and f- ther explore the speci?c mathematical structure of optimization problems with PDE constraints, and to develop new mathematical approaches concerning mathematical analysis, structure exploiting algorithms, and discretization, with a special focus on prototype applications. The present book provides a modern introduction to the rapidly developing ma- ematical ?eld of optimization with PDE constraints. The ?rst chapter introduces to the analytical background and optimality theory for optimization problems with PDEs. Optimization problems with PDE-constraints are posed in in?nite dim- sional spaces. Therefore, functional analytic techniques, function space theory, as well as existence- and uniqueness results for the underlying PDE are essential to study the existence of optimal solutions and to derive optimality conditions.
Optimization with PDE Constraints

Optimization with PDE Constraints

Michael Hinze; Rene Pinnau; Michael Ulbrich; Stefan Ulbrich

Springer-Verlag New York Inc.
2008
sidottu
Solving optimization problems subject to constraints given in terms of partial d- ferential equations (PDEs) with additional constraints on the controls and/or states is one of the most challenging problems in the context of industrial, medical and economical applications, where the transition from model-based numerical si- lations to model-based design and optimal control is crucial. For the treatment of such optimization problems the interaction of optimization techniques and num- ical simulation plays a central role. After proper discretization, the number of op- 3 10 timization variables varies between 10 and 10 . It is only very recently that the enormous advances in computing power have made it possible to attack problems of this size. However, in order to accomplish this task it is crucial to utilize and f- ther explore the speci?c mathematical structure of optimization problems with PDE constraints, and to develop new mathematical approaches concerning mathematical analysis, structure exploiting algorithms, and discretization, with a special focus on prototype applications. The present book provides a modern introduction to the rapidly developing ma- ematical ?eld of optimization with PDE constraints. The ?rst chapter introduces to the analytical background and optimality theory for optimization problems with PDEs. Optimization problems with PDE-constraints are posed in in?nite dim- sional spaces. Therefore, functional analytic techniques, function space theory, as well as existence- and uniqueness results for the underlying PDE are essential to study the existence of optimal solutions and to derive optimality conditions.