Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.

Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
In januari gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.

Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
In januari gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Winkels

Verlanglijstje

Winkels

Verlanglijstje

Zoeken

Volg ons op

140 winkels

Wist je dat er in Vlaanderen voor iedereen een Standaard Boekhandel is binnen een straal van 7 km?

Vind hier een winkel

€ 53,45

+ 106 punten

Levertermijn 1 à 4 weken

Eenvoudig bestellen

Veilig betalen

In januari gratis thuislevering in België (via bpost)

Gratis levering in je Standaard Boekhandel

Omschrijving

This book provides an introduction to nonsmooth constrained optimal control theory over infinite horizon, tackling the mathematical challenges that arise when classical finite-horizon methods prove inadequate. The work focuses on recent advances in handling nonsmooth time-dependent data and state constraints scenarios that commonly arise in fields such as engineering, machine learning, and artificial intelligence.

At its core, the book establishes foundational contributions, including viability results, extensions of Pontryagin's maximum principle to infinite horizons, regularity analysis of value functions, and necessary optimality conditions, with particular attention to transversality conditions and sensitivity relations. The analysis culminates in studying Hamilton-Jacobi-Bellman equations through weak solution notions suited to the nonsmooth framework.

Written as a brief course, the book aims to provide graduate students and researchers with the mathematical tools needed to analyze optimal control problems over infinite time horizons, where standard approaches may not apply.