Бертсекас Димитрис Пантелис (математика, информатика)

Димитрис Пантелис Бертсекас 333k

(Dimitri Panteli Bertsekas)

(1942)

Википедия: Димитрис Пантелис Берцекас (англ. Dimitri Panteli Bertsekas; род. 1942, Афины, Аттика, Греция) - греческий и американский ученый в области прикладной математики и информатики, профессор кафедры электротехники и информатики факультета инженерного дела Массачусетского технологического института (MIT). Известен своими работами по теоретической и алгоритмической оптимизации и управлению, а также по прикладной вероятности. Согласно поисковой машине CiteSeer, входит в список 100 самых цитируемых в мире ученых в области информатики. Имеет h-индекс равный 86 и был процитирован более 80940 раз. Автор многочисленных монографий и книг, некоторые из которых используются в качестве учебников в MIT. Член Национальной инженерной академии США (2001). Лауреат Премии «Наследие Ричарда Э. Беллмана в области управления», Премии Хачияна (2014), Премии Джорджа Данцига (2015) и др.
Родился в 1942 году в Афинах (Аттика, Греция), где и вырос.
В 1965 году окончил Афинский национальный технический университет со степенью бакалавра наук в области электротехники и машиностроения.
В 1969 году получил степень магистра наук в области электротехники в Университете Джорджа Вашингтона.
В 1971 году окончил Массачусетский технологический институт (MIT) со степенью доктора философии в области системологии. Одним из научных руководителей Берцекаса был Майкл Атанс.
В 1971-1979 годах преподавал в Стэнфордском университете (1971-1974) и Иллинойсском университете в Урбане-Шампейне (1974-1979).
С 1979 года работает в MIT.
В 1995 году стал соучредителем издательской компании «Athena Scientific», которая, среди прочих, публикует большую часть его книг.
Сфера научных интересов: крупномасштабная и нелинейная оптимизация, выпуклый анализ, динамическое, нейродинамическое, линейное и нелинейное программирование, стохастическое управление, параллельные и распределенные алгоритмы, сети передачи данных, оптимизация сетей, нейронные сети.
Является членом редакций нескольких научных журналов.

:
derevyaha, fire_varan, Михаил, звездочет...

РАЗВЕРНУТЬ ►

◄ СВЕРНУТЬ

димитрис пантелис бертсекас на страницах библиотеки упоминается 1 раз:

* Бертсекас Димитрис Пантелис (математика, информатика)

РАЗВЕРНУТЬ ►

◄ СВЕРНУТЬ

Архив этой страницы:

* Бертсекас Д.П., Шрив С.Е._ Стохастическое оптимальное управление. Случай дискретного времени.(1985).djvu
* Бертсекас Д.П., Шрив С.Е._ Стохастическое оптимальное управление. Случай дискретного времени.(1985).pdf
* Bertsekas_D.P...__Seti_peredachi_dannyh.(1989).[djv-fax].zip
* Bertsekas_D.P...__Seti_peredachi_dannyh.(1989).[pdf-fax].zip
* Bertsekas_D.P.__Uslovnaya_optimizaciya_i_metody_mnojiteley_Lagranja.(1987).[djv-fax].zip
* Bertsekas_D.P.__Uslovnaya_optimizaciya_i_metody_mnojiteley_Lagranja.(1987).[pdf-fax].zip

РАЗВЕРНУТЬ ►

◄ СВЕРНУТЬ

Список некоторых изданий (групп изданий), текстографии сборников, литература:

* Бертсекас Д.П. Условная оптимизация и методы множителей Лагранжа. (1987)
* Бертсекас Д.П... Сети передачи данных. (1989)

РАЗВЕРНУТЬ ►

◄ СВЕРНУТЬ

Описания некоторых изданий:

▼

▲

Ⓐ ⒸБертсекас Д.П. Условная оптимизация и методы множителей Лагранжа. (Constrained Optimization and Lagrange Multiplier Methods) [Djv-Fax-10.3M] [Pdf-Fax- 9.9M] Монография. Автор: Димитрий П. Бертсекас (Dimitri P. Bertsekas). Перевод с английского Н.В. Третьякова под редакцией Е.Г. Гольштейна. Переплет художника В.Я. Виганта.
(Москва: Издательство «Радио и связь»: Редакция переводной литературы, 1987)
Скан, обработка, формат Pdf-Fax: derevyaha, fire_varan; доработка, формат Pdf-Fax: звездочет, 2025

ОГЛАВЛЕНИЕ:
Предисловие к русскому изданию (5).
Предисловие (7).
Глава 1. ВВЕДЕНИЕ.
1.1. Общие замечания (9).
1.2. Обозначения и необходимый математический аппарат (14).
1.3. Безусловная минимизация (26).
1.3.1. Сходимость градиентных методов (27).
1.3.2. Наискорейший спуск и масштабирование (47).
1.3.3. Метод Ньютона и его модификации (49).
1.3.4. Методы сопряженных направлений и сопряженных градиентов (58).
1.3.5. Квазиньютоновские методы (68).
1.3.6. Методы, не требующие вычисления первых производных (74).
1.4. Условная минимизация (75).
1.5. Методы минимизации при простых ограничениях (84).
1.6. Замечания и библиографические ссылки (101).
Глава 2. МЕТОД МНОЖИТЕЛЕЙ ДЛЯ ЗАДАЧ С ОГРАНИЧЕНИЯМИ В ФОРМЕ РАВЕНСТВ.
2.1. Метод квадратичного штрафа (102).
2.2. Основная схема метода множителей (111).
2.2.1. Геометрическая интерпретация (112).
2.2.2. Наличие у модифицированной функции Лагранжа точек локального минимума (114).
2.2.3. Функция возмущений (120).
2.2.4. Сходимость метода (122).
2.2.5. Сравнение с методом штрафа. Вычислительный аспект (128).
2.3. Метод множителей с точки зрения теории двойственности (132).
2.3.1. Выбор длины шага в методе множителей (133).
2.3.2. Метод множителей второго порядка (140).
2.3.3. Квазиньютоновские варианты метода второго порядка (145).
2.3.4. Геометрическая интерпретация метода множителей второго порядка (147).
2.4. Методы множителей с явным учетом части ограничений (148).
2.5. Методы множителей с асимптотически точным решением вспомогательных задач (155).
2.6. Двойственные методы, не использующие штрафов (162).
2.7. Замечания и библиографические ссылки (164).
Глава 3. МЕТОД МНОЖИТЕЛЕЙ ДЛЯ ЗАДАЧ С ОГРАНИЧЕНИЯМИ В ФОРМЕ НЕРАВЕНСТВ И ЗАДАЧ НЕДИФФЕРЕНЦИРУЕМОЙ ОПТИМИЗАЦИИ.
3.1. Ограничения в форме односторонних неравенств (165).
3.2. Ограничения в форме двусторонних неравенств (171).
3.3. Процедуры аппроксимации для задач недифференцируемой оптимизации и плохо обусловленных задач (174).
3.4. Замечания и библиографические ссылки (184).
Глава 4. МЕТОДЫ ТОЧНОГО ШТРАФА И МЕТОДЫ ЛАГРАНЖА.
4.1. Недифференцируемые точные штрафные функции (186).
4.2. Методы линеаризации на основе недифференцируемых точных штрафных функций (201).
4.2.1. Методы решения минимаксных задач (201).
4.2.2. Методы для задач условной оптимизации (206).
4.3. Дифференцируемые точные штрафные функции (212).
4.3.1. Точные штрафные функции, зависящие от л: и А (212).
4.3.2. Точные штрафные функции, зависящие только от х (222).
4.3.3. Алгоритмы, основанные на точных дифференцируемых штрафных функциях (224).
4.4. Методы Лагранжа. Локальная сходимость (238).
4.4.1. Методы первого порядка (239).
4.4.2. Методы ньютоновского типа для задач с ограничениями в форме равенств (241).
4.4.3. Методы ньютоновского типа для задач с ограничениями в форме неравенств (250).
4.4.4. Квазиньютоновские методы (264).
4.5. Методы Лагранжа. Глобальная сходимость (265).
4.5.1. Комбинации с методами штрафа и методами множителей (266).
4.5.2. Комбинации с методами дифференцируемого точного штрафа. Ньютоновские и квазиньютоновские версии (268).
4.5.3. Комбинации с методами недифференцируемого точного штрафа. Метод переменной метрики Пауэлла (294).
4.6. Замечания и библиографические ссылки (307).
Глава 5. НЕКВАДРАТИЧНЫЕ ШТРАФЫ ДЛЯ ЗАДАЧ ВЫПУКЛОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ.
5.1. Классы штрафов и соответствующие методы множителей (310).
5.1.1. Штрафы для задач с ограничениями в форме равенств (311).
5.1.2. Штрафы для задач с ограничениями в форме неравенств (313).
5.1.3. Процедуры аппроксимации, основанные на неквадратичных штрафах (319).
5.2. Выпуклое программирование и двойственность (322).
5.3. Сходимость методов множителей (333).
5.4. Оценки скорости сходимости (348).
5.5. Условия, при соблюдении которых метод штрафа является точным (365).
5.6. Сепарабельные задачи целочисленного программирования большой размерности и экспоненциальный метод множителей (369).
5.6.1. Оценка разрыва двойственности (376).
5.6.2. Решение двойственной и релаксированной задач (380).
5.7. Замечания и библиографические ссылки (384).
Список литературы (385).
Список работ, опубликованных на русском языке (394).
Дополнительный список литературы (396).

ИЗ ИЗДАНИЯ: Монография американского автора посвящена методам условной оптимизации, основанным на учете ограничений задачи с помощью множителей Лагранжа. Рассматриваются различные классы задач условной оптимизации: с простыми ограничениями, с ограничениями в форме равенств и неравенств, гладкой и недифференцируемой оптимизации, выпуклого программирования и др. Для них изучаются итеративные процессы, основанные на последовательной безусловной оптимизации вспомогательных функций: функции Лагранжа, гладких и негладких штрафных функций, модифицированных функций Лагранжа. Наиболее подробно исследуются так называемые методы множителей, в которых используются модифицированные функции Лагранжа: наряду с обычными методами первого порядка рассматриваются методы второго порядка ньютоновского и квазиньютоновского типа, комбинации методов множителей и штрафов с использованием линеаризации, а также основанные на методе множителей процедуры аппроксимации негладких и плохо обусловленных задач. Помимо теоретического исследования сходимости, значительное внимание уделено обсуждению вычислительной эффективности рассматриваемых методов и вопросам их практического применения. Изложение сопровождается рассмотрением простых примеров.
Для научных работников, занимающихся разработкой методов оптимизации и их использованием в планировании, управлении и проектировании.

▼

▲

Ⓐ ⒸБертсекас Д.П... Сети передачи данных. (Data Networks) [Djv-Fax- 8.9M] [Pdf-Fax-10.9M] Научное издание. Авторы: Димитри Бертсекас, Роберт Галлагер (Dimitri Bertsekas, Robert Gallager). Перевод с английского Н.Б. Лиханова, В.А. Михайлова, С.П. Федорцова под редакцией Б.С. Цыбакова.
(Москва: Издательство «Мир»: Редакция литературы по информатике и робототехнике, 1989)
Скан, обработка, формат Djv-Fax: ???, предоставил: Михаил, 2013

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ:
Предисловие редактора перевода (5).
Предисловие (7).
1. Введение. Многоуровневая архитектура сети (10).
2. Управление линией передачи данных и каналы связи (46).
3. Задержки в сетях передачи данных и математические модели (143).
4. Связь в системах с множественным доступом (240).
5. Машрутизация в сетях передачи данных (348).
6. Управление потоками (483).
Литература (526).
Предметный указатель (537).

ИЗ ИЗДАНИЯ: В книге известных американских ученых рассматриваются архитектура сетей, методы передачи данных по линиям связи, модели сетей, а также вопросы маршрутизации и управления потоками данных. Приводятся примеры реализации сетей.
Для специалистов в области информатики, связи и вычислительной техники, а также студентов старших курсов соответствующих специальностей вузов.