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分布式优化与常微分方程

分布式优化与常微分方程

  • 字数: 155000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 中国纺织出版社有限公司
  • 作者: 陈蕊娟 等
  • 出版日期: 2023-03-01
  • 商品条码: 9787522901602
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 128
  • 出版年份: 2023
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精选
内容简介
近年来,随着云计算、大数据、人工智能等新兴技术的蓬勃发展,分布式优化在大规模计算、机器学习等领域得到了广泛应用。
本书主要研究内容包括分布式优化与常微分方程之间的关系、加速分布式优化算法设计与分析,并针对小步长、理论收敛速度局限性导致算法收敛速度慢的问题展开深入研究。建立了分布式优化问题、算法与常微分方程之间联系的框架,设计并分析了加速分布式优化算法及其收敛性,并取得加速收敛速度的效果,在大规模计算、机器学习、联邦学习和隐私保护等领域有良好的应用前景。本书适合计算数学和控制科学与工程专业的师生及相关从业人员阅读。
作者简介
陈蕊娟,河南开封人,中共党员,汉族,博士,讲师。2014年本科毕业于许昌学院,2016年硕士毕业于华中科技大学,2021年博士毕业于华中科技大学,期间于2017年10月至2018年10月获国家留学基金委资助公派到加拿大滑铁卢大学开展博士联合培养,2021年12月进入武汉纺织大学工作。 主要从事分布式优化算法设计与分析、机器学习算法分析及应用。以第一/通讯作者在国内外期刊如Science China-Technological Sciences、Journal of the Franklin Institute -Engineering and Applied Mathematics、Advances in Mathematical Physics等国际学术期刊上发表学术论文4篇。
目录
第1章 绪论 001
1.1 研究背景与意义 001
1.2 国内外研究现状 006
1.3 本书主要内容 012
第2章 隐式Euler加速分布式优化算法 015
2.1 问题描述 015
2.2 线性微分方程收敛性分析 022
2.3 算法Im-DGD设计与分析 029
2.4 算法实现与分析 034
2.5 本章小结 038
第3章 辛格式加速分布式梯度下降算法 040
3.1 问题描述 041
3.2 非线性微分方程 042
3.3 算法Sym-DGD设计与分析 053
3.4 算法实现与分析 059
3.5 本章小结 064
第4章 校正加速分布式优化算法 065
……

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