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  • Fonte: Computational Optimization and Applications. Unidade: IME

    Assuntos: INTERPOLAÇÃO, MÉTODOS ITERATIVOS, APROXIMAÇÃO POR MÍNIMOS QUADRADOS, MÉTODOS NUMÉRICOS

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    • ABNT

      BIRGIN, Ernesto Julian Goldberg e MARTÍNEZ, José Mário. Accelerated derivative-free nonlinear least-squares applied to the estimation of Manning coefficients. Computational Optimization and Applications, v. 81, p. 689–715, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10589-021-00344-w. Acesso em: 08 nov. 2025.
    • APA

      Birgin, E. J. G., & Martínez, J. M. (2022). Accelerated derivative-free nonlinear least-squares applied to the estimation of Manning coefficients. Computational Optimization and Applications, 81, 689–715. doi:10.1007/s10589-021-00344-w
    • NLM

      Birgin EJG, Martínez JM. Accelerated derivative-free nonlinear least-squares applied to the estimation of Manning coefficients [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2022 ; 81 689–715.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-021-00344-w
    • Vancouver

      Birgin EJG, Martínez JM. Accelerated derivative-free nonlinear least-squares applied to the estimation of Manning coefficients [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2022 ; 81 689–715.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-021-00344-w
  • Fonte: Computational Optimization and Applications. Unidade: IME

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO NÃO LINEAR, MÉTODOS NUMÉRICOS, PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA

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    • ABNT

      BIRGIN, Ernesto Julian Goldberg e MARTÍNEZ, José Mário. Block coordinate descent for smooth nonconvex constrained minimization. Computational Optimization and Applications, v. 83, p. 1-27, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10589-022-00389-5. Acesso em: 08 nov. 2025.
    • APA

      Birgin, E. J. G., & Martínez, J. M. (2022). Block coordinate descent for smooth nonconvex constrained minimization. Computational Optimization and Applications, 83, 1-27. doi:10.1007/s10589-022-00389-5
    • NLM

      Birgin EJG, Martínez JM. Block coordinate descent for smooth nonconvex constrained minimization [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2022 ; 83 1-27.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-022-00389-5
    • Vancouver

      Birgin EJG, Martínez JM. Block coordinate descent for smooth nonconvex constrained minimization [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2022 ; 83 1-27.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-022-00389-5
  • Fonte: Computational Optimization and Applications. Unidade: IME

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO NÃO LINEAR, PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA, MÉTODOS NUMÉRICOS

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    • ABNT

      ANDREANI, Roberto et al. On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming. Computational Optimization and Applications, v. 79, p. 633-648, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10589-021-00281-8. Acesso em: 08 nov. 2025.
    • APA

      Andreani, R., Fukuda, E. H., Haeser, G., Santos, D. O., & Secchin, L. D. (2021). On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming. Computational Optimization and Applications, 79, 633-648. doi:10.1007/s10589-021-00281-8
    • NLM

      Andreani R, Fukuda EH, Haeser G, Santos DO, Secchin LD. On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2021 ; 79 633-648.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-021-00281-8
    • Vancouver

      Andreani R, Fukuda EH, Haeser G, Santos DO, Secchin LD. On the use of Jordan Algebras for improving global convergence of an Augmented Lagrangian method in nonlinear semidefinite programming [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2021 ; 79 633-648.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-021-00281-8
  • Fonte: Computational Optimization and Applications. Unidade: IME

    Assuntos: OTIMIZAÇÃO RESTRITA, MÉTODOS NUMÉRICOS, OTIMIZAÇÃO CONVEXA, TEORIA ESPECTRAL

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    • ABNT

      AUSLENDER, Alfred e SILVA, Paulo J. S. e TEBOULLE, Marc. Nonmonotone projected gradient methods based on barrier and Euclidean distances. Computational Optimization and Applications, v. 38, n. 3, p. 305-327, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10589-007-9025-0. Acesso em: 08 nov. 2025.
    • APA

      Auslender, A., Silva, P. J. S., & Teboulle, M. (2007). Nonmonotone projected gradient methods based on barrier and Euclidean distances. Computational Optimization and Applications, 38( 3), 305-327. doi:10.1007/s10589-007-9025-0
    • NLM

      Auslender A, Silva PJS, Teboulle M. Nonmonotone projected gradient methods based on barrier and Euclidean distances [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2007 ; 38( 3): 305-327.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-007-9025-0
    • Vancouver

      Auslender A, Silva PJS, Teboulle M. Nonmonotone projected gradient methods based on barrier and Euclidean distances [Internet]. Computational Optimization and Applications. 2007 ; 38( 3): 305-327.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10589-007-9025-0

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