本书是一本关于最优化技术的入门教材,全书共分为四部分。第一部分是预备知识。第二部分主要介绍无约束的优化问题,并介绍线性方程的求解方法、神经网络方法和全局搜索方法。第三部分介绍线性优化问题,包括线性优化问题的模型、单纯形法、对偶理论以及一些非单纯形法,简单介绍了整数线性优化问题。第四部分介绍有约束非线性优化问题,包括纯等式约束下和不等式约束下的优化问题的最优性条件、凸优化问题、有约束非线性优化问题的求解算法和多目标优化问题。中文版已根据作者提供的勘误表进行了内容更正。
##数学 永远滴神
评分##图书馆无意找到的书,感觉写的挺好的
评分##优化课的教科书,为了考试匆匆读过,了解一些概念,后续优化实际问题需要啃一些paper。
评分##最优化入门必备,基础的优化算法都有涉及,且不会过度注重严格数学推导,例子帮助理解。对于应用很友好
评分##数学 永远滴神
评分##感觉不行????感觉在没有用的地方bb太多在有用的地方又不愿意用人话讲
评分##最优化入门必备,基础的优化算法都有涉及,且不会过度注重严格数学推导,例子帮助理解。对于应用很友好
评分##数学基础的部分写得挺好的。其他部分只能说尽力了,感性理解了,感觉我只需要抓点 machine learning theory 和只有代码的优化书看看就好了(不我需要的是重修线性代数
评分##大部分还可以,但是共轭梯度法和线性规划那部分感觉还是没有写的很透彻
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