Convergencia del método del gradiente usando retracciones para minimizar funciones cuasi-convexas sobre variedades riemannianas

• Autor: Quispe Cárdenas, Elsa Marisa
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional del Callao
• Repositorio: UNAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/6272
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12952/6272
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Variedades riemannianans; Retracciones; Funciones cuasi-convexa; Método del Gradiente; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01

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 computacional, respecto de las sucesiones numéricas generadas el algoritmo del Gradiente con el objetivo de garantizar puntos candidatos a óptimos, para funciones cuasi-convexas sobre la extensión natural geométrica del espacio euclidiano; la variedad Riemanniana, para ello se usó las llamadas retracciones, siguiendo la propuesta de Absil P. y col. (2012). La naturaleza de esta investigación es básica, teórica, cuyo propósito fue analizar la convergencia del método, a fin de garantizar solución, al menos teóricamente, del problema indicado. En esta investigación se aplicó principalmente el método hipotético-deductivo, a fin de inferir conceptos abstractos e interpretar constructos, propios del problema de investigación, para los cuales se utilizaron fichas de investigación para recopilación de información relevante; los que fueron interpretados y analizados, aplicando la lógica matemática, de las distintas organizaciones matemáticas, logrando demostrar las hipótesis del problema de investigación.