El método de máximo descenso para funciones cuasi-convexas en variedades Riemannianas
Descripción del Articulo
En este trabajo, probamos la convergencia global del método del máximo descenso con búsqueda generalizada de Armijo para resolver problemas de minimización con funciones objetivo cuasi-convexas definidas en una variedad riemanniana completa con curvatura seccional no negativa. Resultados de converge...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2008 |
| Institución: | Universidad Nacional del Callao |
| Repositorio: | UNAC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/125 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12952/125 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Riemannian manifolds Steepest descent method Quasiconvex functions Full convergence Variedades riemanniana Método de máximo descenso Funciones cuasi-convexas Convergencia |
| Sumario: | En este trabajo, probamos la convergencia global del método del máximo descenso con búsqueda generalizada de Armijo para resolver problemas de minimización con funciones objetivo cuasi-convexas definidas en una variedad riemanniana completa con curvatura seccional no negativa. Resultados de convergencia obtenidos en espacios euclidianos, llegan a ser casos particulares de este desarrollo. Además, introducimos una clase de métricas diagonales en la variedad IRn++ y estudiamos sus propiedades geométricas, como son: geodésicas, curvatura, distancias riemannianas, etc. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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