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最優化模型(線性代數模型凸優化模型及應用)/華章數學譯叢

包郵 最優化模型(線性代數模型凸優化模型及應用)/華章數學譯叢

出版社:機械工業出版社出版時間:2022-05-01
開本: 16開 頁數: 579
本類榜單:自然科學銷量榜
中 圖 價:¥108.1(6.8折) 定價  ¥159.0 登錄后可看到會員價
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最優化模型(線性代數模型凸優化模型及應用)/華章數學譯叢 版權信息

  • ISBN:9787111704058
  • 條形碼:9787111704058 ; 978-7-111-70405-8
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

最優化模型(線性代數模型凸優化模型及應用)/華章數學譯叢 本書特色

斯坦福大學Stephen Boyd教授推薦,強調優化理論在實際生活中的應用,是學習優化理論不可多得的入門教材

最優化模型(線性代數模型凸優化模型及應用)/華章數學譯叢 內容簡介

本書強調對特定算法技術的實際理解,側重于介紹很優化領域中功能強大且便于計算的凸優化技術。相關專業的學生和從業人員將從本書中學習如何識別、簡化、建模以及求解相關很優化問題,并將其中暗含的基本原理應用到自己的項目中。 本書對線性代數做了清晰而完整的介紹。通過引入相關的實際案例,以易于理解且形象的方式向讀者展示核心的數學概念,并幫助其領會問題的實際意義。本書在易理解性和數學嚴謹性之間取得了一種恰當的平衡,使讀者能夠快速通曉書中內容,而不會流沒在復雜的數學推導中。 書中每章結尾提供大量習題,以及來自工程、數據科學、經濟、金融和管理等不同領域的各種案例。對本科生和研究生而言,本書是學習很優化理論的入門教材。

最優化模型(線性代數模型凸優化模型及應用)/華章數學譯叢 目錄

譯者序
前言
第 1 章 緒論 1
1.1 啟發性的例子 1
1.2 優化問題 4
1.3 優化問題的重要類型 9
1.4 發展歷史 13
**部分 線性代數模型
第 2 章 向量和函數 18
2.1 向量的基本概念 18
2.2 范數與內積 25
2.3 子空間上的投影 35
2.4 函數 41
2.5 習題 52
第 3 章 矩陣 54
3.1 矩陣的基本概念 54
3.2 矩陣作為線性映射 59
3.3 行列式、特征值和特征向量 62
3.4 具有特殊結構和性質的矩陣 73
3.5 矩陣分解 79
3.6 矩陣范數 82
3.7 矩陣函數 85
3.8 習題 89
第 4 章 對稱矩陣 94
4.1 基礎知識 94
4.2 譜定理 99
4.3 譜分解與優化 103
4.4 半正定矩陣 106
4.5 習題 113
第 5 章 奇異值分解 117
5.1 奇異值分解的基本概念 117
5.2 由 SVD 建立矩陣性質 120
5.3 奇異值分解與優化 126
5.4 習題 138
第 6 章 線性方程組與*小二乘 142
6.1 動機與例子 142
6.2 線性方程組的解集 148
6.3 *小二乘和*小范數解 150
6.4 求解線性方程組和*小二乘問題 158
6.5 解的靈敏性 162
6.6 單位球的正反映射 165
6.7 *小二乘問題的變形 171
6.8 習題 180
第 7 章 矩陣算法 185
7.1 特征值和特征向量的計算 185
7.2 求解平方線性方程組 190
7.3 QR 分解 195
7.4 習題 199
第二部分 凸優化模型
第 8 章 凸性 204
8.1 凸集 204
8.2 凸函數 211
8.3 凸問題 231
8.4 *優性條件 250
8.5 對偶 254
8.6 習題 269
第 9 章 線性、二次與幾何模型 273
9.1 二次函數的無約束*小化 273
9.2 線性與凸二次不等式的幾何表示 276
9.3 線性規劃 281
9.4 二次規劃 292
9.5 用 LP 和 QP 建模 301
9.6 與 LS 相關的二次規劃 312
9.7 幾何規劃 315
9.8 習題 321
第 10 章 二階錐和魯棒模型 326
10.1 二階錐規劃 326
10.2 SOCP 可表示的問題和例子 332
10.3 魯棒優化模型 346
10.4 習題 353
第 11 章 半定模型 357
11.1 從線性到錐模型 357
11.2 線性矩陣不等式 358
11.3 半定規劃 369
11.4 半定規劃模型的例子 375
11.5 習題 393
第 12 章 算法介紹 399
12.1 技術方面的預備知識 400
12.2 光滑無約束極小化算法 405
12.3 光滑凸約束極小化算法 423
12.4 非光滑凸優化算法 443
12.5 坐標下降法 454
12.6 分散式優化方法 457
12.7 習題 465
第三部分 應用
第 13 章 從數據中學習 472
13.1 監督學習概述 472
13.2 基于多項式模型的*小二乘預測 473
13.3 二元分類 478
13.4 一般監督學習問題 485
13.5 ......

展開全部

最優化模型(線性代數模型凸優化模型及應用)/華章數學譯叢 作者簡介

Giuseppe C.Calafiore 是意大利都靈理工大學自動化與信息學院副教授,意大利國家研究委員會電子、計算機和電信工程研究所研究員。Laurent El Ghaoui 是美國加州大學伯克利分校電氣工程和計算機科學系以及工業工程和運籌學系的教授。

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