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1

Gould, N. I. M. Preprocessing for quadratic programming. Chilton: Rutherford Appleton Laboratory, 2002.

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2

Kraft, Dieter. A software package for sequential quadratic programming. Koln: DFVLR, 1988.

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3

Coleman, Thomas F. An interior Newton method for quadratic programming. Ithaca, N.Y: Cornell Theory Center, Cornell University, 1993.

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4

Schrage, Linus. Linear, integer, and quadratic programming with LINDO. 3. Aufl. Palo Alto, CA: Scientific Press, 1986.

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5

Education, Alberta Alberta, Hrsg. Mathematics 30: Quadratic relations. 2. Aufl. [Edmonton]: Distance Learning, Alberta Education, 1991.

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6

Schrage, Linus. Linear, integer and quadratic programming with LINDO: User's manual. 2. Aufl. Palo Alto, Calif: Scientific Press, 1985.

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7

Dodu, J. C. Méthodes de quasi-Newton en optimisation non linéaire. Clamart: Electricité de France, Direction des études et recherches, Service études de réseaux, Département Méthodes d'optimisation et de simulation, 1990.

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8

service), SpringerLink (Online, Hrsg. Optimal Quadratic Programming Algorithms: With Applications to Variational Inequalities. Boston, MA: Springer-Verlag US, 2009.

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9

den Hertog, D. Interior Point Approach to Linear, Quadratic and Convex Programming. Dordrecht: Springer Netherlands, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-011-1134-8.

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10

Gould, N. I. M. Numerical methods for large-scale non-convex quadratic programming. Chilton: Rutherford Appleton Laboratory, 2001.

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11

Axehill, Daniel. Applications of integer quadratic programming in control and communication. Linko ping: Dept. of Electrical Engineering, Linko ping University, 2005.

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12

Machielsen, K. C. P. Numerial solution of optimal control problems with state constraints by sequential quadratic programming in function space. Amsterdam, The Netherlands: Centrum voor Wiskunde en Informatica, 1988.

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13

W, Longman Richard, und Langley Research Center, Hrsg. Optimized system identification. Hampton, Va: National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1999.

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14

W, Longman Richard, und Langley Research Center, Hrsg. Optimized system identification. Hampton, Va: National Aeronautics and Space Administration, Langley Research Center, 1999.

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15

Institute for Computer Applications in Science and Engineering., Hrsg. An interior point algorithm for the general nonlinear programming problem with trust region globalization. Hampton, Va: Institute for Computer Applications in Science and Engineering, NASA Langley Research Center, 1996.

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16

Gurwitz, Chaya Bleich. Sequential quadratic programming methods based on approximating a projected Hessian matrix. New York: Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University, 1986.

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17

Zaghloul, Fathia. A comparative analysis of some methods for solving quadratic programming problems. Cairo: Salah Salem St-Nasr Ctty, 1988.

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18

Hertog, D. den. Interior point approach to linear, quadratic, and convex programming: Algorithms and complexity. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1994.

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19

Machielsen, K. C. P. Numerical solution of optimal control problems with state constraints by sequential quadratic programming function space. Amsterdam: Centrum voor Wiskunde en Informatica, 1988.

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20

Schrage, Linus. User's manual for linear, integer and quadratic programming with LINDO release 5.0. San Francisco: Scientific Press, 1991.

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21

Hertog, D. Interior Point Approach to Linear, Quadratic and Convex Programming: Algorithms and Complexity. Dordrecht: Springer Netherlands, 1994.

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22

Patnaik, Surya N. Structural optimization with approximate sensitivities. [Washington, DC]: National Aeronautics and Space Administration, Office of Management, Scientific and Technical Information Program, 1994.

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23

N, Patnaik Surya, und United States. National Aeronautics and Space Administration., Hrsg. Comparative evaluation of different optimization algorithms for structural design applications. [Washington, DC: National Aeronautics and Space Administration, 1996.

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24

A, Gabriele Gary, und United States. National Aeronautics and Space Administration. Scientific and Technical Information Division., Hrsg. An investigation of new methods for estimating parameter sensitivities. [Washington, D.C.?]: National Aeronautics and Space Administration, Office of Management, Scientific and Technical Information Division, 1989.

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25

A, Gabriele Gary, und United States. National Aeronautics and Space Administration., Hrsg. An investigation of new methods for estimating parameter sensitivities. Troy, N.Y: Dept. of Mechanical Engineering, Aeronautical Engineering & Mechanics, Rensselaer Polytechnic Institute, 1988.

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26

Lefkoff, Lawrence J. AQMAN: Linear and quadratic programming matrix generator using two-dimensional ground-water flow simulation for aquifer management modeling. Menlo Park, Calif: Dept. of the Interior, U.S. Geological Survey, 1987.

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27

Machielsen, Kees Caspert Peter. Numerical Solution of Optimal Control Problems with State Constraints by Sequential Quadratic Programming in Function Space: Proefschrift. Helmond: Dissertatiedrukkerij Wibro, 1987.

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28

L, Simon Donald, und NASA Glenn Research Center, Hrsg. Kalman filtering with inequality constraints for turbofan engine health estimation. [Cleveland, Ohio]: National Aeronautics and Space Administration, Glenn Research Center, 2003.

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29

J, Swetits John, und United States. National Aeronautics and Space Administration., Hrsg. Automation of reverse engineering process in aircraft modeling and related optimization problems: Progress report for the period ended December 1994. Norfolk, VA: Old Dominion Research Foundation, 1994.

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30

Norman, D. DBase III plus programmes for estimating plant populations and yields from plot quadrat data. Gabarone: Agricultural Technology Improvement Project, 1990.

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31

Arian, Eyal. Approximation of the Newton step by a defect correction process. Hampton, VA: Institute for Computer Applications in Science and Engineering, NASA Langley Research Center, 1999.

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32

A, Batterman, Sachs E. W und Institute for Computer Applications in Science and Engineering., Hrsg. Approximation of the Newton step by a defect correction process. Hampton, VA: Institute for Computer Applications in Science and Engineering, NASA Langley Research Center, 1999.

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33

A, Batterman, Sachs E. W und Institute for Computer Applications in Science and Engineering., Hrsg. Approximation of the Newton step by a defect correction process. Hampton, VA: Institute for Computer Applications in Science and Engineering, NASA Langley Research Center, 1999.

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34

service), SpringerLink (Online, Hrsg. Linear-Quadratic Controls in Risk-Averse Decision Making: Performance-Measure Statistics and Control Decision Optimization. New York, NY: Springer New York, 2013.

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35

1957-, Bonnans J. F., Hrsg. Numerical optimization: Theoretical and practical aspects. Berlin: Springer, 2003.

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36

Optimal Quadratic Programming Algorithms. Boston, MA: Springer US, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/b138610.

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37

Best, Michael J. Quadratic Programming with Computer Programs. Chapman and Hall/CRC, 2017. http://dx.doi.org/10.1201/9781315120881.

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38

Quadratic Programming with Computer Programs. Taylor & Francis Group, 2017.

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39

Best, Michael J. Quadratic Programming with Computer Programs. Taylor & Francis Group, 2017.

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40

Quadratic Programming with Computer Programs. Taylor & Francis Group, 2023.

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41

Best, Michael J. Quadratic Programming with Computer Programs. Taylor & Francis Group, 2017.

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42

Best, Michael J. Quadratic Programming with Computer Programs. Taylor & Francis Group, 2017.

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43

Best, Michael J. Quadratic Programming with Computer Programs. Taylor & Francis Group, 2017.

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Quadratic Programming and Affine Variational Inequalities. New York: Springer-Verlag, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/b105061.

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45

Lindo: Linear, Integer, and Quadratic Programming. Course Technology, 1998.

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46

Schrage, Linus. LINDO (Linear, Integer and Quadratic Programming). 4. Aufl. The Scientific Press, 1989.

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47

Al-Saket, Amal Hikmat. An algorithm with degeneracy resolution for solving certain quadratic programming problems. 1985.

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48

Schrage, Linus. User's Manual for Linear, Integer, & Quadratic Programming with Lindo. 3. Aufl. Course Technology, 1986.

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49

Quadratic Programming and Affine Variational Inequalities: A Qualitative Study. Springer London, Limited, 2005.

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50

Optimal Quadratic Programming Algorithms Springer Optimization and Its Applications. Springer, 2010.

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