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《最优化导论》第4版

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简介:
《最优化导论》第4版全面介绍了最优化理论与方法,涵盖线性、非线性和整数规划等内容,适合初学者和专业人士阅读。 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,并涵盖线性方程求解方法、神经网络方法以及全局优化的相关内容。

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客服
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    优质
    《最优化导论》第4版全面介绍了最优化理论与方法,涵盖线性、非线性和整数规划等内容,适合初学者和专业人士阅读。 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,并涵盖线性方程求解方法、神经网络方法以及全局优化的相关内容。
  • 答案
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    本书为《最优化导论》第四版的答案书,提供了该教材中练习题的详细解答。它帮助读者深入理解最优化理论和方法,并应用于实际问题解决中。 这本是《最优化导论》第四版的课后习题配套答案。
  • 答案 免费提供
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    本书为《最优化导论》第四版的答案解析资料,免费提供给学习者使用,帮助读者深入理解最优化理论与方法。 最优化导论第四版的答案可以免费获取。
  • )中文
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    《导论至优化(第四版)》是国际上广受赞誉的经典教材之一,本书全面介绍了优化理论与方法,适合工程、经济和管理等领域的高年级本科生及研究生使用。 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。第一部分涵盖预备知识;第二部分主要探讨无约束优化问题,并介绍线性方程求解方法、神经网络技术和全局搜索策略。第三部分聚焦于线性优化问题,包括模型构建、单纯形法应用、对偶理论以及非单纯形算法的简要说明,同时简单介绍了整数线性优化问题;第四部分则涉及有约束非线性优化问题,涵盖纯等式和不等式约束下的最优条件分析、凸优化方法及多目标优化策略,并介绍求解这些复杂问题的具体算法。
  • )答案册_Solutions Manual (Edwin K. P) PDF
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    《最优化导论(第四版)答案册》提供了对应教材中的习题解答,作者为Edwin K. P。本书以PDF格式呈现,便于读者学习和参考。 关于深度学习等方面的最优化导论,有兴趣的可以相互交流一下。
  • 人工智能(4).zip
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    《人工智能导论(第4版)》全面系统地介绍了人工智能的基本概念、技术方法和应用实例,涵盖知识表示、推理机制、机器学习等内容。 《人工智能导论(第4版)》是一本深入探讨人工智能领域的教材,涵盖了基础理论及最新发展动态。该书配套教学资源包括一系列PPT课件,帮助学习者理解并掌握各章节的核心概念。 1. **绪论**:介绍人工智能的基本定义、历史背景和未来趋势,并概述不同分支领域及其研究方法与挑战。 2. **知识表示**:讲解如何用计算机可识别的形式表达人类知识,涵盖框架、语义网络及基于规则的方法等。 3. **确定性推理方法**:探讨了基于规则的推理、一阶逻辑推理以及演绎和归纳推理的应用。 4. **搜索求解策略**:介绍宽度优先搜索、深度优先搜索、启发式搜索与A*算法,并讨论优化实践中的应用技巧。 5. **智能计算及其应用**:涉及模糊逻辑、遗传算法及模拟退火等非传统方法,这些技术在处理不确定性和复杂问题时具有显著优势。 6. **专家系统与机器学习**:讲解了构建专家系统的结构和知识获取过程,并介绍了监督学习、无监督学习以及强化学习的基本原理及其应用。 7. **人工神经网络及其应用**:介绍模拟人脑工作的模型,包括其架构、训练算法及在图像识别等领域的实际运用案例。 8. **智能体与多智能体系统**:探讨了单个智能体的概念和决策制定过程,并分析了多个智能体之间的协作与竞争策略。 9. **自然语言理解**:覆盖词法分析、句法解析以及语义解析技术,同时介绍了在机器翻译及对话系统中的应用实例。 10. **人工智能在游戏设计的应用**:展示了AI在游戏中扮演的角色,例如敌对行为的设计和路径规划,并强调了游戏作为实验平台的重要性。 通过这些PPT课件的学习,读者可以逐步建立起全面而深入的人工智能知识体系,不仅掌握理论基础也能了解实际应用案例。
  • 》练习题解答
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    《最优化导论》练习题解答一书汇集了该课程中的典型习题与解答,旨在帮助学生深入理解并掌握最优化理论和方法。 《最优化导论》(第四版)课后习题答案对学习凸优化和机器学习的人很有帮助,可以配合书籍一起使用。亲测可用,感谢支持。
  • 》练习题解答
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    《最优化导论》练习题解答一书为学习最优化理论与方法的读者提供了详尽的习题解析,帮助加深对课程内容的理解和掌握。 《最优化导论》(第四版)的课后习题答案对学习凸优化和机器学习的人很有帮助,可以配合书籍一起学习。
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    本书为《最优化导论》一书配套的习题解答手册,提供了书中主要练习题详细的解题步骤和方法解析,旨在帮助读者加深理解并熟练掌握最优化理论与方法。 《最优化导论》(第四版)的课后习题答案对学习凸优化和机器学习的人来说非常有用,配合书籍一起学习会有很大帮助。
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    《最优化导论》练习题解答一书为学习最优化理论与方法的学生及研究人员提供了详尽的习题解析,帮助读者深入理解并掌握书中提出的各种算法和概念。 《最优化导论》是一门研究如何在数学模型中寻找最佳解的学科,在计算机科学特别是机器学习领域有着广泛的应用价值。本书第四版深入介绍了理论知识,并提供了丰富的实践问题,旨在帮助读者掌握最优化的基本概念和技术。课后习题对于加深理解和巩固知识至关重要,而提供的习题答案则有助于检验理解程度和解决问题的能力。 书中涵盖的主要最优化方法包括线性规划、动态规划、非线性规划以及凸优化等。其中,线性规划用于处理目标函数与约束条件均为线性的优化问题,并通过图解法(例如单纯形法)求解;而动态规划适用于多阶段决策过程,在构造状态空间和最优策略的基础上找到全局最优解。对于涉及非线性的问题,则需采用梯度下降、牛顿法或拟牛顿法等方法解决,这些方法通常处理目标函数或约束条件中包含非线性的优化问题。 凸优化作为最优化的一个子领域,其特点是简化了复杂性:在凸函数的情况下,局部最小值即为全局最小值。这使得寻找最优解变得更加容易。《最优化导论》提供的习题答案涵盖了上述基本方法,读者可以通过对照答案来检查自己的解题思路是否正确或学习不同的解决技巧。 Solutions_Manual文件中的PDF文档详细列出了每个习题的解答步骤,对于那些难以独立完成的问题,参考其中解析能够帮助理解关键概念和公式。在机器学习领域中,最优化技术主要用于模型参数求解。例如,在神经网络训练过程中常用梯度下降法进行权重更新以最小化损失函数,提升预测准确性;而深度学习实践中则广泛使用如Adam、RMSprop等复杂算法来加速收敛并提高训练稳定性。 为了更好地掌握最优化理论及其应用能力,读者不仅需要理解相关概念和原理,还需要通过大量练习加以实践。《最优化导论》的习题答案为此提供了良好的机会,使读者能够深化对理论的理解,并提升解决实际问题的能力。结合书籍内容与解答手册的学习方法既可以支持自主学习也能作为复习资料以备考试或项目开发之需。 总之,《最优化导论》的习题答案是一份非常有价值的资源,无论你是初学者还是有经验的专业人士都能从中受益匪浅。通过深入研究和实践应用,你可以更好地掌握最优化技术,并将其应用于机器学习、数据科学以及工程优化等众多领域中。