Convergencia del método del gradiente usando retracciones para minimizar funciones cuasi-convexas sobre variedades riemannianas
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2021Autor(es)
Quispe Cárdenas, Elsa Marisa
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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.
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