Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Wanka, G." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Multiobjective duality for the Markowitz portfolio optimization problem
Autorzy:
Wanka, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206011.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
dualność
optymalizacja
duality
expected return
investment
Markowitz model
optimality conditions
portfolio optimization
Opis:
The classical Markowitz approach to portfolio selection leads to a biobjective optimization problem where the objectives are the expected return and the variance of a portfolio. In this paper a biobjective dual optimization problem to the Markowitz portfolio optimization problem is introduced and analyzed. For the Markowitz problem and its dual, weak and strong vector duality assertions are derived. The optimality conditions are also verified.
Źródło:
Control and Cybernetics; 1999, 28, 4; 691-702
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Latent semantic indexing for patent documents
Autorzy:
Moldovan, A.
Boţ, R. I.
Wanka, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908440.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
indeksowanie semantyczne
rozkład wartości szczególnych
model przestrzeni wektorowej
klasyfikacja patentowa
Latent Semantic Indexing (LSI)
singular value decomposition (SVD)
vector space model (VSM)
patent classification
Opis:
Since the huge database of patent documents is continuously increasing, the issue of classifying, updating and retrieving patent documents turned into an acute necessity. Therefore, we investigate the efficiency of applying Latent Semantic Indexing, an automatic indexing method of information retrieval, to some classes of patent documents from the United States Patent Classification System. We present some experiments that provide the optimal number of dimensions for the Latent Semantic Space and we compare the performance of Latent Semantic Indexing (LSI) to the Vector Space Model (VSM) technique applied to real life text documents, namely, patent documents. However, we do not strongly recommend the LSI as an improved alternative method to the VSM, since the results are not significantly better.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 4; 551-560
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies