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Edwin K. P. Chong 孙志强



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发表于2025-03-06

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图书介绍

2015-10 平装 9787121267154


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图书描述

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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用户评价

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##数学 永远滴神

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##写的深入浅出,有必要的推导,直观的解释而且还不啰嗦。

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##中英文都写得不错。第一章数学知识回顾,简单明了,还给了一些重要的证明,以及指出了某些参考文献中的具体证明所在位置。另外,会从历史发展的角度来描述 有约束/无约束 线性/非线性 优化中的不同方法,和它们之间的关联,层层递进,鞭辟入里。

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##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

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##数学是永恒的难题呀

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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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