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最优化理论与方法——基于Python的实现

最优化理论与方法——基于Python的实现

  • 字数: 628000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 中国统计出版社
  • 出版日期: 2023-12-01
  • 商品条码: 9787523003770
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 448
  • 出版年份: 2023
定价:¥89 销售价:登录后查看价格  ¥{{selectedSku?.salePrice}} 
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精选
内容简介
该书是一本实用性强的教材,在阐述理论与方法时给出了严格的数学推导和证明,并力求以自然直观的方式进行讲解,使读者能够快速理解所学知识。首先,该书回顾了理论与方法所需的数学知识,帮助读者建立起必要的数学基础。其次,该书介绍了Python编程的基础知识,Python是实现方法的工具。然后,该书系统地介绍了无约束优化方法和有约束优化方法的基本理论、基本思想、算法框架以及代码实现。在这些内容的阐述中,作者通过典型应用实例帮助读者更好地理解和掌握思想。此外,该书还涵盖了凸优化方法、最小二乘问题,通过具体的案例和实验结果,展示了这些方法的应用效果。各章均提供了丰富的习题,帮助读者巩固所学知识。该书提供配套自学和教学资源,包括例题的Python程序源代码、教学课件和课后习题答案等,便于读者自学和教师组织教学。
该书可作为运筹学、计算数学、机器学习、计算机科学、数据科学和统计学等专业的本科生、研究生和相关研究人员的教材或参考书目。对于希望自学理论与方法的读者来说,该书更是一本推荐的入门教材。通过该书的学习,读者不仅可以掌握基本理论与方法,还能够通过Python编程实现这些算法。无论是在学术研究还是实际工作中,该书都能为读者提供强有力的支持和指导。
目录
第1章很优化基础知识
1.1向量和矩阵范数
1.1.1向量范数
1.1.2矩阵范数
1.1.3矩阵的迹
1.1.4矩阵内积、克罗内克积和哈达玛积
1.1.5矩阵求导
1.2二次型与正定矩阵
1.3凸集
1.3.1凸集定义
1.3.2重要的凸集
1.3.3凸集保凸运算
1.3.4分离超平面定理
1.4凸函数
1.4.1凸函数定义
1.4.2凸函数判定定理
……

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