01260nam a2200169Ia 450000500170000000800410001702000100005808200140006810000250008224500740010726000170018130000140019850507220021294200060093499900170094095201330095720250401111006.0250106s2009    xx            000 0 und d  a13223  aT/510/Q9m  aQuispe Llamoca, Rosa 0aUn método proximal continuo para minimizar funciones cuasi-convexas  aCallaoc2009  a137eSí  aEstudia la viabilidad de la trayectoria en el octante positivo y analiza su comportamiento asintótico donde obtenemos la convergencia global de la trayectoria para un punto óptimo cuando f es convexa. Además, extiende los resultados de convergencia del caso convexo para demostrar que en el caso cuasi-convexo la trayectoria converge a un punto candidato a solución. Estos resultados son útiles en las aplicaciones de la matemática a la economía, por ejemplo las funciones de costo, producción y utilidad, que caracterizan al problema de decisión del consumidor, suelen ser convexas o cuasi-convexas y el conjunto de decisión del consumidor se encuentra generalmente en el octante no negativo Rn+.  cT  c70457d70457  00104070aUBCBLLbUBCBLLcPPRd2016-05-17eDonacionfBuenol0oT/510/Q9mpBCt2164r2025-01-08 00:07:50w2025-01-08yTzInterno