Corliss / Faure / Griewank | Automatic Differentiation of Algorithms | Buch | 978-0-387-95305-2 | sack.de

Buch, Englisch, 432 Seiten, Format (B × H): 162 mm x 243 mm, Gewicht: 1018 g

Corliss / Faure / Griewank

Automatic Differentiation of Algorithms

From Simulation to Optimization
2002. Auflage 2002
ISBN: 978-0-387-95305-2
Verlag: Springer

From Simulation to Optimization

Buch, Englisch, 432 Seiten, Format (B × H): 162 mm x 243 mm, Gewicht: 1018 g

ISBN: 978-0-387-95305-2
Verlag: Springer


Automatic Differentiation (AD) is a maturing computational technology and has become a mainstream tool used by practicing scientists and computer engineers. The rapid advance of hardware computing power and AD tools has enabled practitioners to quickly generate derivative-enhanced versions of their code for a broad range of applications in applied research and development.
Automatic Differentiation of Algorithms provides a comprehensive and authoritative survey of all recent developments, new techniques, and tools for AD use. The book covers all aspects of the subject: mathematics, scientific programming (i.e., use of adjoints in optimization) and implementation (i.e., memory management problems). A strong theme of the book is the relationships between AD tools and other software tools, such as compilers and parallelizers. A rich variety of significant applications are presented as well, including optimum-shape design problems, for which AD offers more efficient tools and techniques.
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Zielgruppe


Professional/practitioner

Weitere Infos & Material


Part titles: Invited Contributions.- Parameter Identification and Least Squares.- Applications in Ode's and Optimal Control.- Applications in PDE's.- Applications in Science and Engineering.- Maintaining and Enhancing Parallelism.- Exploiting Structure and Sparsity.- Space-Time Tradeoffs in the Reverse Mode.- Use of Second and Higher Derivatives.- Error Estimates and Inclusions.



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