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最优化理论与方法

最优化理论与方法

出版社:中国统计出版社出版时间:2023-12-01
开本: 16开 页数: 433
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最优化理论与方法 版权信息

  • ISBN:9787523003770
  • 条形码:9787523003770 ; 978-7-5230-0377-0
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

最优化理论与方法 内容简介

本教材内容涵盖了 化方法的基础数学知识、 优化概述、无约束优化方法、有约束优化方法、凸优化方法、 小二乘问题以及 优化方法的实例应用。每个章节在介绍相关理论的基础上,通过具体实例和算法示例进行阐述,以帮助读者 好地理解和应用所学知识。同时,本教材结合Python编程来帮助读者 好地理解 优化方法的基本思想、原理和算法框架,通过大量的例题加深对知识的理解和应用。我们相信,本教材能够为读者掌握 化方法的关键思想和核心内容,解决相关实际问题提供帮助。

最优化理论与方法 目录

第1章 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 1.4.3 凸函数保凸运算 1.4.4 凸函数的性质 1.5 函数的可微性 1.5.1 自动微分 1.5.2 次梯度 本章小结 习题1 第2章 Python 编程基础 2.1 开发环境安装 2.1.1 安装Anaconda 2.1.2 Jupyter Notebook 使用方法 2.2 Python 语法基础 2.2.1 数据类型与基础运算 2.2.2 数据结构 2.2.3 控制语句 2.2.4 函数 2.2.5 类与对象 2.2.6 迭代器 2.3 Numpy基础 2.3.1 Numpy基础数据结构 2.3.2 Numpy随机数 2.3.3 Numpy矩阵运算 2.3.4 Numpy线性代数 2.4 Pandas基础 2.4.1 Pandas基础数据结构 2.4.2 Pandas统计函数 2.4.3 Pandas数据处理 2.4.4 apply函数 2.5 Matplotlib绘图 2.5.1 Matplotlib.pyplot基础 2.5.2 常用图形绘制 2.5.3 Matplotlib绘制组合图和子图 2.5.4 三维图形 本章小结
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