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Autor(en): 
  • Peter Deuflhard
  • Newton Methods for Nonlinear Problems: Affine Invariance and Adaptive Algorithms 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  April 2004  
    Genre:  Schulbücher 
     
    Applied mathematics / B / Computational Mathematics and Numerical Analysis / Computational Science and Engineering / Computer mathematics / Computer science—Mathematics / Differential calculus & equations / Differential equations / Engineering mathematics / Math Applications in Computer Science / Mathematical & statistical software / Mathematical and Computational Engineering / Mathematical and Computational Engineering Applications / Mathematical Applications in Computer Science / Mathematical optimization / Mathematics and Statistics / Maths for computer scientists / Maths for engineers / Maths for scientists / Optimization / Ordinary Differential Equations
    ISBN:  9783540210993 
    EAN-Code: 
    9783540210993 
    Verlag:  Springer Nature EN 
    Einband:  Gebunden  
    Sprache:  English  
    Serie:  #35 - Springer Series in Computational Mathematics  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D  
    Gewicht:  1750 gr 
    Seiten:  424 
    Illustration:  XII, 424 p. 48 illus., schwarz-weiss Illustrationen 
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    Inhalt:
    This book deals with the efficient numerical solution of challenging nonlinear problems in science and engineering, both in finite dimension (algebraic systems) and in infinite dimension (ordinary and partial differential equations). Its focus is on local and global Newton methods for direct problems or Gauss-Newton methods for inverse problems. The term 'affine invariance' means that the presented algorithms and their convergence analysis are invariant under one out of four subclasses of affine transformations of the problem to be solved. Compared to traditional textbooks, the distinguishing affine invariance approach leads to shorter theorems and proofs and permits the construction of fully adaptive algorithms. Lots of numerical illustrations, comparison tables, and exercises make the text useful in computational mathematics classes. At the same time, the book opens many directions for possible future research.

      
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