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| LEADER |
03462nam a2200409 i 4500 |
| 003 |
PA-PaUSB |
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| 040 |
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|a Sistema de Bibliotecas de la Universidad de Panamá
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| 082 |
0 |
4 |
|a T 519.6
|b M76
|2 21
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| 100 |
1 |
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|a Montilla de McBarnette, Yaruzbeth
|e autor
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| 245 |
1 |
0 |
|a Optimización convexa /
|c presentado por: Yaruzbeth M. de McBarnette ; tutor Prof. Eloy Rico.
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| 264 |
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3 |
|a Panamá :
|b Universidad,
|c 2016
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| 300 |
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|a 95 páginas :
|b ilustraciones ;
|c 28 cm
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| 300 |
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|a 1 disco de computadora :
|b digital ;
|c 4 3/4 plg.
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| 336 |
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|2 rdacontent
|a texto
|b txt
|
| 337 |
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|2 rdamedia
|a sin mediación
|b n
|
| 337 |
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|2 rdamedia
|a computador
|b c
|
| 338 |
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|2 rdacarrier
|a volumen
|b nc
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| 338 |
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|2 rdacarrier
|a disco de computador
|b dc
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| 500 |
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|a "Trabajo de graduación para optar por el título de Licenciada en Matemática". -- Página de título
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| 500 |
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|a En: UP-RID
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| 502 |
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|g Tesis
|b Licenciatura
|c Universidad de Panamá. Facultad de Ciencias Naturales, Exactas y Tecnología, Escuela de Matemática,
|d 2016
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| 520 |
3 |
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|a Desde los años 90, se han reportado con el uso de la optimización convexa, muchas aplicaciones en áreas como los sistemas automáticos de control, cálculo y procesamiento de señales, comunicaciones y redes, diseño de circuitos electrónicos, análisis y modelado de datos, estadísticas y las finanzas. Optimización convexa también ha encontrado una amplia aplicación en optimización combinatoria y optimización global, donde se utiliza para encontrar límites al valor óptimo, así como soluciones aproximadas. En esta tesis le damos una pequeña visión a la optimización matemática, centrándome en especial, sobre la optimización y las funciones convexas. El concepto de convexidad es fundamental en el análisis y resolución de los problemas de optimización. Consideramos que el análisis de la convexidad de conjuntos así como los diferentes tipos de convexidad de funciones son instrumentos básicos para la teoría de la optimización matemática. En el primer capítulo hacemos un estudio de los conjuntos y funciones convexas, factor principal que sustenta el análisis posterior y lo referente a la convexidad. Se proponen definiciones y propiedades básicas que le dan fortaleza a la teoría. Temas como combinación convexa de puntos, cápsula o cobertura convexa, epígrafo de una función convexa entre ellos. El capítulo dos lo concentramos en abordar las condiciones de optimalidad para un programa convexo, en donde un problema de Programación Lineal y algunos otros No Lineales son clasificados como problemas de optimización convexa.
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| 650 |
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7 |
|2 LEMBDIG
|9 222428
|a FUNCIONES CONVEXAS
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| 650 |
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7 |
|2 LEMB
|9 152259
|a OPTIMIZACION MATEMATICA
|
| 650 |
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7 |
|2 LEMB
|9 153029
|a ANALISIS MATEMATICO
|
| 650 |
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7 |
|2 LEMB
|9 154610
|a MATEMATICAS
|v TESIS Y DISERTACIONES ACADEMICAS
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| 700 |
1 |
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|a Rico R., Eloy E.
|e asesor
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| 856 |
4 |
1 |
|u http://up-rid.up.ac.pa/5693/1/yaruzbeth_mcbarnette.pdf
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| 942 |
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|2 ddc
|c TS
|
| 990 |
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|a ADER/IS
|
| 999 |
|
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|c 381793
|d 381789
|
| 952 |
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|0 0
|1 0
|2 ddc
|4 0
|6 T_519_600000000000000_M76
|7 0
|8 T
|9 410517
|a 10
|b 10
|c 15
|d 2022-09-27
|e obsequio
|o T 519.6 M76
|p 00363334
|r 2022-09-27
|t e.1
|w 2022-09-27
|y TS
|
| 952 |
|
|
|0 0
|1 0
|2 ddc
|4 0
|6 RAI_T_519_600000000000000_M76
|7 0
|8 SM
|9 410518
|a 10
|b 10
|c 14
|d 2022-09-27
|e obsequio
|o RAI T 519.6 M76
|p 00363335
|r 2022-09-27
|t CD e.1
|w 2022-09-27
|y CF
|