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E-Book

Optimierung und Approximation

AutorPeter Kosmol
VerlagWalter de Gruyter GmbH & Co.KG
Erscheinungsjahr2010
Seitenanzahl531 Seiten
ISBN9783110218152
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis39,95 EUR

A comprehensive and rigorous introduction to optimization and approximation, including many exercises and examples.



Peter Kosmol , Christian-Albrechts-Universität, Kiel

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Inhaltsverzeichnis
Vorwort6
Vorwort zur zweiten Auflage10
Inhaltsverzeichnis12
Einführung: Beispiele für Optimierungs- und Approximationsaufgaben20
1.1 Optimierungsaufgaben in Funktionenräumen20
1.2 Aufgaben in Rn23
1.3 Lineare Programmierungsaufgaben24
1.4 Restringierte Optimierungsaufgaben. Ergänzungsmethode26
1.5 Minimierung bzgl. zweier Variablen. Sukzessive Minimierung27
Lineare Programmierung29
2.1 Einführung29
2.2 Kanonische Form einer linearen Programmierungsaufgabe ( KFP)30
2.3 Simplex-Algorithmus32
2.4 Der allgemeine Fall36
2.5 Duale und schwach duale Aufgaben42
Konvexe Mengen und konvexe Funktionen48
3.1 Metrische Räume48
3.2 Normierte Räume50
3.3 Konvexe Mengen53
3.4 Strikter Trennungssatz in Rn56
3.5 Satz von Carathéodory57
3.6 Konvexe Funktionen58
3.7 Minkowski-Funktional64
3.8 Richtungsableitung67
3.9 Differenzierbarkeitseigenschaften konvexer Funktionen: Monotonie des Differenzenquotienten68
3.10 Fréchet-Differenzierbarkeit72
3.11 Differentialrechnung in Rn. Matrix und Operatorschreibweise73
3.12 Monotone und positiv definite Abbildungen75
3.13 Ein Kriterium für positive Definitheit einer Matrix76
3.14 inf-konvexe Funktionen79
3.15 Satz von Weierstraß85
3.16 Existenzaussagen in endlich-dimensionalen Räumen86
3.17 Eindeutige Lösbarkeit von Optimierungsaufgaben87
3.18 Stabilität bei monotoner Konvergenz88
3.19 Eine Erweiterung des Riemann-Integrals93
Notwendige und hinreichende Optimalitätsbedingungen96
4.1 Notwendige Optimalitätsbedingungen96
4.2 Hinreichende Optimalitätsbedingungen: Charakterisierungssatz der konvexen Optimierung97
4.3 Lokale Minimallösungen98
4.4 Restringierte Optimierungsaufgaben: Penalty-Methode100
4.5 Lagrange-Methode102
4.6 Satz von Kuhn-Tucker111
4.7 Satz über Lagrange-Multiplikatoren114
4.8 Zurückführung von Ungleichungsrestriktionen auf Gleichungsrestriktionen114
4.9 Penalty-Lagrange-Methode (Augmented Lagrangian Method)115
Anwendungen des Charakterisierungssatzes der konvexen Optimierung in der Approximationstheorie und der Variationsrechnung117
5.1 Approximation in Prä-Hilberträumen118
5.2 Variationsrechnung136
5.3 Theorie der optimalen Steuerung175
Methode der punktweisen Minimierung224
6.1 Die Methode der Ergänzung bei Variationsaufgaben224
6.2 Anwendungen der linearen Ergänzung232
6.3 Die Euler-Lagrange-Gleichung und kanonische Gleichungen der Variationsrechnung bei punktweiser Minimierung239
6.4 Punktweise Minimierung bei Aufgaben mit Singularitäten251
6.5 Die kürzeste Verbindung auf einer Fläche263
6.6 Sukzessive Minimierung bei Variationsaufgaben265
6.7 Sukzessive Minimierung mit einer konstanten zweiten Stufe266
6.8 Rotationskörper größten Volumens bei vorgegebener Länge des Meridians280
6.9 Ein Stabilitätssatz287
6.10 Optimale Flächen. Variation zweifacher Integrale289
6.11 Euler-Ostrogradski-Gleichung289
6.12 Verallgemeinerung auf n-dimensionale Bereichsintegrale291
6.13 Punktweise Minimierung bei der optimalen Steuerung292
6.14 Diskrete optimale Steuerung298
Cebyšev-Approximation314
7.1 Charakterisierung der besten Cebyšev-Approximation314
7.2 Satz von de la Vallée-Poussin I316
7.3 Haarsche Teilräume317
7.4 Satz von Cebyšev319
7.5 Approximationssätze von Weierstraß und der Satz von Korovkin320
7.6 Satz von Stone-Weierstraß325
Approximation im Mittel328
8.1 L1-Approximation328
8.2 Lf-Approximation in Ca, b332
8.3 Spline-Funktionen340
Stabilitätsbetrachtungen für konvexe Aufgaben347
9.1 Gleichgradige Stetigkeit von Familien konvexer Funktionen347
9.2 Gleichgradige Stetigkeit konvexer Funktionen in Banachräumen und der Satz über gleichmäßige Beschränktheit350
9.3 Stetige Konvergenz und gleichgradige Stetigkeit355
9.4 Stabilitätssätze357
9.5 Geordnete Vektorräume und konvexe Kegel363
9.6 Konvexe Abbildungen366
9.7 Komponentenweise konvexe Abbildungen370
Selektion von Lösungen durch Algorithmen. Zweistufige Lösungen372
10.1 Zweistufige Optimierungsaufgaben373
10.2 Stabilitätsbetrachtungen für Variationsungleichungen378
10.3 Zweistufige Variationsungleichungen379
Trennungssätze382
11.1 Satz von Hahn-Banach382
11.2 Satz von Mazur388
11.3 Trennungssatz von Eidelheit389
11.4 Strikter Trennungssatz389
11.5 Subgradienten390
11.6 Der Dualraum eines Hilbertraumes394
Konjugierte Funktionen. Der Satz von Fenchel397
12.1 Youngsche Ungleichung398
12.2 Beispiele für konjugierte Funktionen402
12.3 Satz von Fenchel403
12.4 Existenz von Minimallösungen bei konvexen Optimierungsaufgaben407
12.5 Dualitätssatz der linearen Approximationstheorie418
12.6 Die Formel von Ascoli419
12.7 Charakterisierungssatz der linearen Approximation420
12.8 Gleichgewichtssatz der linearen Approximation420
12.9 Starke Lösbarkeit. Uniform konvexe Funktionen421
Lagrange-Multiplikatoren425
13.1 Duale Kegel425
13.2 Konvexe Optimierungsaufgaben mit Nebenbedingungen426
13.3 Satz über Lagrange-Multiplikatoren428
13.4 Lagrange-Multiplikatoren bei linearen Nebenbedingungen432
13.5 Konvexe Ungleichungen und lineare Gleichungen432
13.6 Hinreichende Bedingung für restringierte Minimallösungen435
13.7 Sattelpunktversionen436
13.8 Lagrange-Dualität437
Duale Optimierungsaufgaben438
14.1 Infinite lineare Optimierung438
14.2 Semiinfinite lineare Optimierung439
14.3 Dualitätssatz der linearen Programmierung444
14.4 Extremalpunkte. Satz von Minkowski445
14.5 Duale Aufgaben in C(T)449
14.6 Ein Momentenproblem von Markov450
14.7 Numerische Behandlung von semiinfiniten Aufgaben453
14.8 Cebyšev-Approximation – duale Aufgabe459
14.9 Impulssteuerungen und Cebyšev-Approximation461
14.10 Minimaxaufgaben und Lagrange-Multiplikatoren462
14.11 Sattelpunktkriterium464
14.12 Spieltheoretische Interpretation465
14.13 Minimaxsätze465
14.14 Topologische Räume468
14.15 Satz von Ky Fan469
14.16 Eine Charakterisierung von Minimax-Lösungen mit rechtsseitiger Richtungsableitung470
14.17 Minimaxsätze für Lagrange-Funktionen471
14.18 Infinite konvexe Optimierung472
14.19 Semiinfinite konvexe Optimierung474
Eine Anwendung in der Testtheorie475
15.1 Testfunktion475
15.2 Ein Optimalitätskriterium476
15.3 Das Fundamentallemma von Neyman-Pearson478
15.4 Existenz von besten Tests480
15.5 Existenz von besten verallgemeinerten Tests481
15.6 Notwendige Bedingungen482
15.7 Eine duale Aufgabe484
Mengenkonvergenz486
Kontraktionssatz. Gewöhnliche Differentialgleichungen491
B.1 Kontraktionssatz491
B.2 Systeme von Differentialgleichungen erster Ordnung494
B.3 Existenz- und Eindeutigkeitssatz für stückweise stetig differenzierbare Funktionen497
B.4 Lineare DGL-Systeme für stückweise stetig differenzierbare Funktionen498
B.5 Stetige Abhängigkeit der Lösungen504
Das Lemma von Zorn508
Verallgemeinerungen in topologischen Vektorräumen509
Literaturverzeichnis514
Spezielle Symbole und Abkürzungen524
Index526

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