Titlebook: Sensitivity, Stability and Parametric Analysis; Anthony V. Fiacco Book 1984Latest edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1984 calculus

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A sufficient condition for lower semicontinuity of solution sets of systems of convex inequalities,are subjected to small perturbations. The condition established here does not include regularity assumptions of the Slater type. Possibilities of simplifying the results and an application to parametric optimization problems are discussed.

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On stability analysis in mathematical programming, to data perturbations are obtained by using the variational convergence, thereby generalizing many known results. Upper and approximate lower semicontinuity of solutions and multipliers in infinite dimensional convex programming are obtained under gamma convergence of the data.

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Bernd Kummerhen das siegreiche Geschlecht des 21. Jahrhunderts sind [...], währenddessen Männer und Jungen zunehmend ins Abseits geraten “ (Rose und Schmauch 2005: 7). Jungen wurden als ‘Leerstelle’ in der Forschung entdeckt, und es zeichnet sich mittlerweile ein Perspektivwechsel „von der Benachteiligung der M

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T. Zolezzin seit einiger Zeit kein Zweifel mehr. Seitdem Jungen aufgrund ihres Abschneidens bei Schulleistungsvergleichsstudien und der hohen Schulabbrecherquoten als Problemgruppe eingeschätzt werden, sind sie nicht nur Thema in der Bildungs- und Schulpolitik, sondern darüber hinaus auch in der (medialen) Öf

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Stability of mixed-integer quadratic programming problems,dratic form of the objective function, respectively. It is shown that there are stability regions on which the value function is continuous and the optimal-set mapping is upper semicontinous. As a very useful tool a level-set theorem for mixed-integer quadratic programs is proven that enables us to set up an existence-theorem for these programs.

Exclaim

Graves’-disease

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Continuous deformation of nonlinear programs,∈ ℝ. a variable vector and . ∈ ℝ a parameter. We study local and global behavior of (Karush-Kuhn-Tucker) stationary solutions of the program when the parameter . changes. Specifically we show under moderate assumptions that