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线性优化导论。

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简介：
在运筹学领域，这套线性优化教材堪称经典之作。英文完整版通常仅限于1到5章的内容，而本版本则提供了更为全面的内容，但对于注重印刷质量的读者而言，建议谨慎购买。我们衷心希望它能为致力于线性优化研究的各位学者和爱好者提供有益的指导与帮助，祝大家研究顺利！

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  • 线性锥最优化
    优质
    线性锥最优化是数学规划的一个分支，专注于研究涉及锥约束和线性目标函数的优化问题。它在工程、经济学及管理科学等领域有广泛应用。 线性锥优化，这也是我花钱购买的PDF文件，但它是图片形式的PDF。
     
  • 《最优化导论》第4版
    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。
     
  • 非线性最优化理论与方法（90版）PDF
    优质
    《非线性最优化理论与方法》PDF版本全面介绍了非线性规划的基本概念、核心算法及应用案例，适合从事运筹学和相关领域的科研人员参考学习。 非线性最优化理论与方法（作者：赵如莲、吴芳）
     
  • Python中的非线性优化
    优质
    《Python中的非线性优化》是一篇介绍如何运用Python编程语言解决复杂数学问题中非线性优化的技术文章。文中深入浅出地讲解了相关理论知识，并结合实际案例展示了使用Python进行非线性优化的具体操作方法和技巧，帮助读者掌握将复杂的数学模型转化为计算机可以处理的算法的能力。 使用Python解决非线性优化问题具有多方面的优势： 1. **丰富的库和工具支持**： Python拥有强大的科学计算生态系统，包括NumPy、SciPy、SymPy等库，这些提供了广泛的数学与优化功能。其中的scipy.optimize模块包含多种非线性优化算法，简化了实现及调整优化问题的过程。 2. **开放源代码**： 作为一种开源语言，Python允许用户查看和理解底层优化算法的具体实现方式。这有助于学习、定制以及适应特定需求。 3. **社区支持与文档资源**： Python拥有庞大的开发者社群，在线可以轻松找到大量教程、文档及示例代码等资源。这些可以帮助解决问题、提升性能并获取最佳实践建议。 4. **跨平台性**： 由于Python的广泛兼容性，非线性优化程序可以在不同的操作系统上运行而无需担心任何兼容问题。 5. **易于学习和使用**： Python简洁清晰的语法使其成为初学者的理想选择。这使得构建及求解非线性优化模型的过程更加直观且容易理解。
     
  • MATLAB案例含代码 - MATLAB 图论优化：非线性最小二乘法的优化
    优质
    本案例深入探讨了利用MATLAB进行图论中的非线性最小二乘问题求解，提供了详尽的代码示例和优化技巧，帮助读者掌握复杂算法的实际应用。 这是一个基于FactorGraph概念的用于非线性最小二乘法优化的MATLAB代码包。该代码组织了处理数据的因素、边缘和节点，并提供了核心框架以及数学运算功能。 **组织数据：** - 存储要处理的数据。 - 因素：包括图中的边和节点，定义变量及其相互关系。 - g2o_files：提供非线性最小二乘法的主要框架。 - 数学：包含各种数学操作函数，如so3_exp等。 - 辅助功能：辅助几何运算及其他帮助功能。 - 几何处理：对图中的几何结构进行特定的操作，例如三角剖分。 **文档与教程** 包括两份教程笔记： 1. 流形优化教程 2. 图优化教程 该代码包允许用户定义新的变量节点和边。为了扩展新节点或边缘类型，需要在以下函数中提供必要的信息： - 定义新节点时：GetNodeTypeDimension、SetNodeDefaultValue 和 update_state。 - 定义新边时：GetFactorX_format 和 GetEdgeTypeDimension。 **研究与使用示例** 当您要估算2DRGBD情况，请运行“Example_VictoriaPark.m”文件。对于3D视觉情况的估计，可以执行“Vision_Example_Small.m”。
     
  • 《最优化导论》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。
     
  • 《最优化导论》练习题解答
    优质
    《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。
     
  • 《最优化导论》第四版答案
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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。
     
  • 《最优化导论》练习题解答
    优质
    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。