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Mostrando ítems 1-10 de 111
Núcleo promedio de funciones convexas y algoritmos en computación convexa
(Universidad Nacional de Ingeniería, 2015)
Núcleo promedio de funciones convexas y algoritmos en computación convexa
(Universidad Nacional de Ingeniería, 2015)
Un método de punto proximal escalarizado inexacto para minimización multiobjetivo cuasi-convexa
(Universidad Nacional Mayor de San MarcosPE, 2018)
Se presenta un método de punto proximal escalarizado inexacto para resolver problemas irrestrictos de minimización multiobjetivo cuasiconvexos definidos en espacios Euclidianos, donde las funciones vectoriales son localmente ...
Un método de punto proximal escalarizado inexacto para minimización multiobjetivo cuasi-convexa
(Universidad Nacional Mayor de San MarcosPE, 2019)
P-Particiones convexas en una familia de grafos construidos mediante reemplazos
(Universidad de Chile, 2016)
Un conjunto de vértices de un grafo se dice convexo si contiene a los vértices de todos los caminos mínimos entre sus vértices. El problema de determinar si un grafo tiene una partición en p conjuntos convexos es NP-completo, ...
Sintese de sistemas de controle via otimização convexa
([s.n.], 1994)
Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivasMétodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas
(2009-02-25)
In this article a modification of the recursive algorithm of Cholesky is obtainedthat allows the factorization of Semi Definite Positive Matrices, even though theseare not positive defined, without increasing the computational ...
Métodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivasMétodos de punto interior para optimización cuadrática convexa con matrices no definidas positivas
(2009-02-25)
In this article a modification of the recursive algorithm of Cholesky is obtainedthat allows the factorization of Semi Definite Positive Matrices, even though theseare not positive defined, without increasing the computational ...
Convergencia del método del gradiente usando retracciones para minimizar funciones cuasi-convexas sobre variedades riemannianas
(Universidad Nacional del CallaoPE, 2021)
Esta investigación, Convergencia del método del gradiente usando retracciones para
minimizar funciones cuasi-convexa sobre variedades Riemanniana tuvo como finalidad
el estudio del comportamiento; en el sentido de ...
Convergencia del método del gradiente usando retracciones para minimizar funciones cuasi-convexas sobre variedades riemannianas
(Universidad Nacional del CallaoPE, 2021)
Esta investigación, Convergencia del método del gradiente usando retracciones para
minimizar funciones cuasi-convexa sobre variedades Riemanniana tuvo como finalidad
el estudio del comportamiento; en el sentido de ...