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dc.contributor.advisorVergara Moreno, Edmundo Rubénes_PE
dc.contributor.authorLombardi Sifuentes, José Luises_PE
dc.date.accessioned2021-08-18T16:19:21Z
dc.date.available2021-08-18T16:19:21Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://dspace.unitru.edu.pe/handle/UNITRU/17615
dc.description.abstractEn los problemas de optimización no lineal la búsqueda de la solución muchas veces es complicada y los algoritmos que resuelven esta clase de problemas son métodos iterativos los cuales en cada iteración se aproximan a la solución, estos métodos siempre deben estar acompañados de su análisis de convergencia. En este presente trabajo presentamos la demostración del Teorema de convergencia global de Zangwill para algoritmos de programación no lineal, mediante el uso de mapeo cerrado. La base de la demostración de convergencia es representar un algoritmo A como la composición de mapeos cerrados C y B, donde B encuentra alguna dirección de descenso y C encuentra el tamaño de paso ´optimo, si esta representación satisface con ciertas condiciones obtenemos la convergencia del algoritmo A. Además mostraremos la convergencia de 3 métodos de descenso por mapeo cerrado: método de la gradiente, método de Newton y Método de minimización a lo largo de direcciones independienteses_PE
dc.description.abstractIn nonlinear optimization problems, the search for the solution is often complicated and the algorithms that solve this kind of problem are iterative methods which in each iteration approach the solution, these methods must always be accompanied by their convergence analysis . In this present work we present the proof of the Zangwill Global Convergence Theorem for nonlinear programming algorithms, through the use of closed mapping. The basis of the proof of convergence is to represent an algorithm A as the composition of closed mappings C and B, where B finds some direction of descent and C finds the optimal step size, if this representation satisfies with certain conditions we obtain the convergence of the algorithm A. We will also show the convergence of 3 methods of descent by closed mapping: the gradient method, Newton’s method and the minimization method along independent directionses_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectMapeo cerradoes_PE
dc.subjectMétodo de la gradientees_PE
dc.subjectMétodo de Newtones_PE
dc.subjectOptimización no lineal.es_PE
dc.titleConvergencia de algoritmos de programación no lineal mediante mapeo cerradoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameLicenciado en Matemáticases_PE
thesis.degree.disciplineMatemáticases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
renati.advisor.dni17894466
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6868-7211es_PE
renati.author.dni44247747
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
renati.discipline541038es_PE
renati.jurorMendez Cruz, Gilberto Amadoes_PE
renati.jurorRojas Jerónimo, Jenny Margaritaes_PE
renati.jurorVergara Moreno, Edmundo Rubenes_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00es_PE


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