Grundlagen der Mathematischen Optimierung Diskrete Strukturen, Kompl

Das Buch entwickelt mathematische Grundlagen der linearen, nichtlinearen und diskreten Optimierung. Hierzu gehören Diskrete Strukturen und Algorithmen, eine ausführliche Einführung in die Komplexitätstheorie, die Grundlagen der Konvexitätstheorie, der Sim

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der Reihe „Aufbaukurs Mathematik“ werden Lehrbücher zu klassischen und modernen Teilgebieten der Mathematik passend zu den Standardvorlesungen des Mathematikstudiums ab dem zweiten Studienjahr veröffentlicht. Die Lehrwerke sind didaktisch gut aufbereitet und führen umfassend und systematisch in das mathematische Gebiet ein. Sie stellen die mathematischen Grundlagen bereit und enthalten viele Beispiele und Übungsaufgaben. Zielgruppe sind Studierende der Mathematik aller Studiengänge, sowie Studierende der Informatik, Naturwissenschaften und Technik. Auch für Studierende, die sich im Laufe des Studiums in dem Gebiet weiter vertiefen und spezialisieren möchten, sind die Bücher gut geeignet. Die Reihe existiert seit 1980 und enthält viele erfolgreiche Klassiker in aktualisierter Neuauflage.

Peter Gritzmann

Grundlagen der Mathematischen Optimierung Diskrete Strukturen, Komplexitätstheorie, Konvexitätstheorie, Lineare Optimierung, Simplex-Algorithmus, Dualität

Prof. Dr. Peter Gritzmann TU München Garching, Deutschland [email protected]

ISBN 978-3-528-07290-2 DOI 10.1007/978-3-8348-2011-2

ISBN 978-3-8348-2011-2 (eBook)

Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

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Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier.

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Vorwort Das vorliegende Buch ist der erste Teil eines auf drei B¨ande konzipierten Lehrwerks zur Optimierung in endlich-dimensionalen reellen Vektorr¨aumen. Es richtet sich an alle Leser, die u ¨ ber die u ¨blicherweise in den Vorlesungen zur Analysis und Linearen Algebra vermittelten Grundlagen verf¨ ugen. Der Ausgangspunkt des ‘Innovationszyklus der mathematischen Optimierung’ ist meistens eine konkrete Klasse relevanter Praxisprobleme, f¨ ur die Softwaretools ben¨otigt werden. Bereits die geeignete mathematische Modellierung von realen Problemen ist eine wichtige Aufgabe, die von Mathematikern in enger Zusammenarbeit mit Anwendern zu leisten ist, und deren Qualit¨ at wesentlich zur sp¨ateren L¨osung des Problems und der Effizienz d