Titlebook: Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung; Philipp Schade Book 2008 Gabler Verlag | Springer Fachmed

明顯

書目名稱Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung影響因子(影響力)




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書目名稱Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung網(wǎng)絡(luò)公開度




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STYX

Innere-Punkte-Verfahren mit Redundanzerkennung für die Quadratische Optimierung978-3-8349-8130-1

MAOIS

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ellt damit ein modifiziertes Innere-Punkte-Verfahren vor. Der Autor eliminiertüberflüssige Nebenbedingungen und reduziert sukzessiv die Problemgr??e, die Iterationszahl und die L?sungszeit bis zum Auffinden einer optimalen L?sung. Dabei veranschaulicht er die Besonderheiten für den Begriff des Zentralen Pfades. ..978-3-8349-1019-6978-3-8349-8130-1

Isometric

employs them as first class citizens in the data cube. Further, new OLAP constructs to help define, manipulate, query and analyze spatial data have also been presented. Overall, the aim of this paper is to leverage support for spatial data in OLAP cubes and pave the way for the development of a use

Acquired

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K-means based classifiers. The experimental results show that IBC significantly outperforms the companion methods in execution efficiency for dataset with categorical attributes of sparse distribution while attaining approximately the same classification accuracies. Consequently, IBC is considered

過去分詞

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