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Edwin K. P. Chong 孙志强

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发表于2025-03-02

商品介绍



2015-10 平装 9787121267154

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书籍描述

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。

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读者评价

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##刚开始的数学基础推导对我这种渣渣太有好了qwq,i了i了

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##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。

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##书不错,讲解清楚,但是内容感觉少了一些,和老师的讲义符号刚好反过来,学着别扭。看了一半,考试过了就行,估计以后也用不上了。

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凸优化——最优化,好教材的效率远高于上课

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##数学 永远滴神

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##在图书馆翻了翻 写的真好 编排美观 知识点丰富。machine learning的基础,对数学要求较高

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