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Convexidad, operadores de Markov, aproximación y optimización relacionada

Autores: Olteanu, Octav

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Convexidad, operadores de Markov, aproximación y optimización relacionada


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Operadores lineales
Convexidad
Problema de momentos de Markov
Teorema de Krein-Milman
Optimización
Aproximación polinómica

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 36

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El presente artículo de revisión proporciona resultados recientes sobre la convexidad y sus aplicaciones a la extensión restringida de operadores lineales, motivados por la existencia de subgradientes de operadores convexos continuos, el problema de momentos de Markov y operadores de Markov relacionados, aproximación usando el teorema de Krein-Milman, optimización relacionada y aproximación polinómica en subconjuntos no acotados. En muchos casos, el teorema de Mazur-Orlicz también conduce a operadores de Markov como soluciones. El punto común de todos estos resultados es el teorema de Hahn-Banach y sus consecuencias, suministradas por resultados específicos en aproximación polinómica. Todos estos teoremas o sus demostraciones implican esencialmente la noción de convexidad.

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