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Convergência global do método de descida para minimização de funções quaseconvexasSouza, Sílvia Dias de 02 December 2008 (has links)
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Previous issue date: 2008-12-02 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / In this work, we bring a statement of detailed results obtained IN Kiwiel and Murty. Hum show strong results Convergence Descent Method paragraph continuously differentiable functions and quaseconvexas, we discussions and comparisons with other research lines. / Neste trabalho, trazemos uma demonstração detalhada dos resultados obtido por Kiwiel e Murty. Mostraremos um forte resultado de convergência do método de descida para funções continuamente diferenciáveis e quaseconvexas, faremos discussões e comparações com outras linhas de pesquisas.
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Introdução à análise convexa: conjuntos e funções convexas / Introduction to convex analysis: convex sets and functionsAmorim, Ronan Gomes de 18 March 2013 (has links)
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Previous issue date: 2013-03-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This paper presents the main ideas concerning convex sets and functions. Our aim is to
deal, didactically, with the main topics concerning convexity, as well as the consequent
exploitation of the envolved mathematical concepts. In this sense, we have made a bibliographic
revision approaching important theorems, lemmas, corollaries and propositions
designed both to first readers and to those who want to work with applications arising from
convexity. We hope that this study may constitute an important research source either for
students, teachers or researchers who wish to learn more about convex sets. / Neste trabalho, apresentamos as principais ideias concernentes aos conjuntos convexos e
às funções convexas. Nosso principal foco é tratar, de forma didática, os principais tópicos
envolvidos na convexidade, bem como a consequente exploração dos conceitos matemáticos
envolvidos. Nesse sentido, realizamos uma revisão bibliográfica que contemplou
teoremas, lemas, corolários e proposições relevantes a um primeiro leitor e a todos que
pretendem trabalhar com as aplicações decorrentes da convexidade. Assim, esperamos
que este material constitua uma importante fonte de pesquisa a estudantes, professores e
pesquisadores que almejem estudar conteúdos relacionados aos conjuntos convexos.
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Calculo variacional : problemas classicos, aspectos teoricos e desdobramentosLima, Gabriel Loureiro de 14 June 2004 (has links)
Orientadores: Vera Lucia Xavier Figueiredo, Sandra Augusta Santos / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:36:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2004 / Resumo: Este trabalho encaminha um estudo do calculo variacional para compreender e situar seus problemas classicos, reinterpretando-os, quando possivel, em outros contextos e buscando desdobramentos. Foram abordados os problemas claassicos, os problemas isoperimetricos, as condições necessarias e as condições suficientes para a existencia de extremos, a minimização de funcionais convexos e a teoria de Hamilton-Jacobi. Muitos exemplos foram incluidos com a finalidade de compreender a matematica envolvida e torna-la mais atraente. Para finalizar, foram apresentadas propostas de projetos, com as quais os professores podem abordar alguns conceitos fundamentais do calculo variacional com seus alunos / Abstract: This work presents a study of the variational calculus, focusing on the understanding and interpretation of its classical problems and related
developments. The isoperimetric problems, the necessary and sufficient conditions for the existence of an extreme, an overview of the minimization
of convex functionals, and aspects of the Hamilton-Jacobi theory are approached as well. Examples are included, along the whole text, to
illustrate and provide better appreciation of the theoretical development. Finally, suggestions of student research projects concerning fundamental
concepts of the variational calculus are presented. / Mestrado / Mestre em Matemática
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Problemas de Otimização Quase Convexos: Método do Gradiente para Funções Escalares e Vetoriais / Optimization Problems Quasi-convex: Gradient Method for Vector and Scalar FunctionsSANTOS, Milton Gabriel Garcia dos 27 October 2011 (has links)
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Previous issue date: 2011-10-27 / This work we study the convergence properties of the Gradient Method Designed and Descent Method for Multi-objective optimization. At first, our optimization problem is
to minimize a real function of n-variables, continuously differentiable and restricted to a set of simple structure and add on the objective function of the hypothesis of
pseudo-convexity or quasi-convexity. Then we consider the problem of unconstrained multi-objective optimization and add some hypotheses about the function vector, such as
convexity or quasi-convexity, and is continuously differentiable. It is noteworthy that in both problems will be used to search for inexact Armijo over viable directions. / Neste trabalho faremos um estudo das propriedades de convergência do Método do Gradiente Projetado e do Método de Descida para otimização Multi-objetivo. No primeiro
momento, o nosso problema de otimização será o de minimizar uma função real de nvariáveis, continuamente diferenciável e restrita a um conjunto de estrutura simples e acrescentaremos sobre a função objetivo a hipótese de quase-convexidade ou pseudoconvexidade. Em seguida iremos considerar o problema de otimização Multi-Objetivo irrestrito e adicionar algumas hipóteses sobre a função vetorial, como a convexidade ou quase-convexidade, além de ser continuamente diferenciável. É importante salientar que
em ambos os problemas será utilizado a busca inexata de armijo ao longo de direções viáveis.
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Algoritmos Quase-Newton para otimização multiobjetivoMaciel, Osenildo Marques 12 August 2016 (has links)
Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-22T18:10:23Z
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Previous issue date: 2016-08-12 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / In this work, characterization are presented solutions for unconstrained multiobjective
optimization for the cases of convex and non-convex function. The theoretical foundation
of the convex case discusses a local solution obtained by solving a convex problem and
some additional assumptions. For nonconvex case we show that the algorithm have a global
convergence, in which the theoretical foundations ensure that curvature condition is obtained. / Neste trabalho, apresentam-se caracterizações de soluções para Otimização Multiobjetivo
Irrestrita para os casos de funções convexas e não convexas. A fundamentação teórica do
caso convexo discorre sobre uma solução local, obtida através da resolução de um problema
convexo e algumas hipóteses adicionais. Para o caso não convexo, mostramos que o algoritmo
tem convergência global, no qual os fundamentos teóricos asseguram que a condição de
curvatura é obtida
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Método do gradiente para funções convexas generalizadas / Gradiente method for generalized convex functionsCOUTO, Kelvin Rodrigues 16 December 2009 (has links)
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Dissertacao kelvin.pdf: 379268 bytes, checksum: 69875c577ac81dd2f77bb73f65c9f683 (MD5)
Previous issue date: 2009-12-16 / The Convergence theory of gradient method and gradient projection method, for minimization of continuously differentiable generalized convex functions, that is, pseudoconvex functions and quasiconvex functions is studied in this work. We shall see that under certain conditions the gradient method, as well as gradient projection method, generate a convergent sequence and the limit point is a minimizing, whenever the function has minimizing and is pseudoconvex functions. If the objective function is quasiconvex then the generated sequence converges to a stationary point whenever that point exists. / Neste trabalho trataremos da convergência do método do gradiente para minimizar funções continuamente diferenciáveis e convexas-generalizadas, isto é, pseudo-convexas
ou quase-convexas. Veremos que sob certas condições o método do gradiente, assim como o método do gradiente projetado, gera uma sequência que converge para minimizador
quando existe um e a função objetivo é pseudo-convexa. Quando a função objetivo é quase-convexa a sequência gerada converge para um ponto estacionário do problema
quando existe um tal ponto.
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Teoria dos Pontos Críticos e Sistemas Hamiltonianos. / Critical Point Theory and Hamiltonian Systems.BARBOSA, Leopoldo Maurício Tavares. 17 July 2018 (has links)
Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-17T17:42:26Z
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LEOPOLDO MAURÍCIO TAVARES BARBOSA - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2007..pdf: 712644 bytes, checksum: 6b24483b48b038e23d4ace377b04ece5 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-17T17:42:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1
LEOPOLDO MAURÍCIO TAVARES BARBOSA - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2007..pdf: 712644 bytes, checksum: 6b24483b48b038e23d4ace377b04ece5 (MD5)
Previous issue date: 2007-10 / CNPq / Capes / Neste trabalho usamos métodos variacionais para mostrar a existência de solução
fraca para dois tipos de problema. O primeiro trata-se de uma Equação Diferencial
Ordinária. O segundo é referente ao sistema Hamiltoniano.
*Para Visualisar as equações ou formulas originalmente escritas neste resumo recomendamos o downloado do arquivo completo. / In this work we use variational methods to show the existence of weak solutions
for two types problems. The first, is related with a following Ordinary Differential
Equations. The second is relating at the Hamiltonian Systems.
*To see the equations or formulas originally written in this summary we recommend downloading the complete file.
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