最优化：建模、算法与理论 chm umd 阿里云 下载 夸克云 pdf azw3 kindle

本书介绍了*化的基本概念、典型案例、基本理论和优化算法。典型案例来自数据科学、机器学习、人工智能、图像和信号处理等领域，基本理论涵盖*解的存在性和*性、各类优化问题的一阶或二阶*性条件、对偶理论等，优化算法包括无约束优化算法、约束优化算法、复合优化算法。全书案例丰富，理论翔实，展现了*化的“实践—算法—理论—实践”这一特点。书中配备了适量的习题，这些习题难易兼顾、层次分明，为正文的内容提供补充，并可检验读者的学习效果。 本书可作为高等院校数据科学专业的教材或参考书，供研究生和本科高年级学生使用，也可供从事图像和信号处理、大数据分析、人工智能等领域的科技工作者参考。

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书籍介绍

最优化计算方法是运筹学、计算数学、机器学习和数据科学与大数据技术等专业的一门核心课程。最优化问题通常需要对实际需求进行定性和定量分析，建立恰当的数学模型来描述该问题，设计合适的计算方法来寻找问题的最优解，探索研究模型和算法的理论性质，考察算法的计算性能等多方面。最优化广泛应用于科学与工程计算、数据科学、机器学习、人工智能、图像和信号处理、金融和经济、管理科学等众多领域。

本书将介绍最优化的基本概念、典型案例、基本算法和理论。 通过本书的学习，掌握最优化的基本概念，最优性理论，典型的几类最优化问题（如凸优化，无约束优化，约束优化，复合优化等等）的建模或判别，相关优化问题的基本计算方法，并能熟练调用基于MATLAB或Python等语言的典型优化软件程序求解一些标准的优化问题，灵活运用所讲授的算法和理论求解一些非标准的优化问题。达到锻炼将实际问题建立合适最优化模型的能力，选择合适的现有软件包和算法的能力，遇到没有现成算法自己实现简单算法的能力。

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