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数值最优化方法 北京大学数学教学系列丛书书籍详细信息

  • ISBN:9787301246450
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2020-10
  • 页数:暂无页数
  • 价格:26.50
  • 纸张:暂无纸张
  • 装帧:平装
  • 开本:暂无开本
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
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内容简介:

  

《数值*化方法》对非线性的无约束优化问题和有约束优化问题,给出解决这些问题的的数值方法,并进行算法的理论分析,给出算法的数值试验结果。具体内容包括:解无约束问题的梯度型方法、牛顿方法、拟牛顿方法以及*小二乘方法;有约束问题的*性理论、罚函数方法、二次规划问题以及序列二次规划方法。


书籍目录:

章 引论{1}

第二章 无约束化方法的基本结构{8}

2.1 性条件{8}

2.2 方法的特性{12}

2.3 线搜索准则{18}

2.4 线搜索求步长{25}

2.5 信赖域方法{32}

2.6 常用化方法软件介绍{35}

后记{35}

习题{36}

第三章 负梯度方法与Newton 型方法{38}

3.1 速下降方法{38}

3.2 Newton 方法{46}

3.3 拟Newton 方法{57}

3.4 拟Newton 方法的基本性质{65}

3.5 DFP 公式的意义{70}

3.6 数值试验{76}

3.7 BB 方法{85}

后记{88}

习题{89}

上机习题{92}

第四章 共轭梯度方法{95}

4.1 共轭方向及其性质{95}

4.2 对正定二次函数的共轭梯度方法{99}

4.3 非线性共轭梯度方法{105}

4.4 数值试验{110}

4.5 Broyden 族方法搜索方向的共轭性{112}

后记{113}

习题{114}

上机习题{117}

第五章 非线性小二乘问题{119}

5.1 小二乘问题{119}

5.2 Gauss-Newton 方法{121}

5.3 LMF 方法{129}

5.4 Dogleg 方法{135}

5.5 大剩余量问题{137}

5.6 数值试验{138}

后记{143}

习题{144}

上机习题{148}

第六章 约束化问题的性理论{153}

6.1 一般约束化问题{153}

6.2 约束规范条件{161}

6.3 约束化问题的一阶性条件{167}

6.4 约束化问题的二阶性条件{172}

后记{181}

习题{181}

第七章 罚函数方法{185}

7.1 外点罚函数方法{185}

7.2 障碍函数方法{194}

7.3 等式约束化问题的增广Lagrange函数方法{198}

7.4 一般约束化问题的增广Lagrange函数方法{204}

7.5 数值试验{208}

后记{209}

习题{210}

上机习题{213}

第八章 二次规划{215}

8.1 二次规划问题{215}

8.2 等式约束二次规划问题{217}

8.3 起作用集方法{226}

后记{236}

习题{236}

上机习题{238}

第九章 序列二次规划方法{240}

9.1 序列二次规划方法的提出{240}

9.2 约束相容问题{244}

9.3 Lagrange 函数Hesse矩阵的近似{245}

9.4 价值函数{247}

9.5 SQP 算法{249}

后记{250}

习题{251}

上机习题{251}

附录{252}

附录I 凸集与凸函数{252}

附录II 正交变换与QR分解{257}

符号说明{263}

习题解答提示{265}

参考文献{274}

名词索引{281}


作者介绍:

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出版社信息:

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书籍摘录:

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其它内容:

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书籍真实打分

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  • 人物塑造:4分

  • 主题深度:3分

  • 文字风格:5分

  • 语言运用:3分

  • 文笔流畅:6分

  • 思想传递:8分

  • 知识深度:4分

  • 知识广度:8分

  • 实用性:6分

  • 章节划分:9分

  • 结构布局:8分

  • 新颖与独特:4分

  • 情感共鸣:4分

  • 引人入胜:5分

  • 现实相关:4分

  • 沉浸感:7分

  • 事实准确性:3分

  • 文化贡献:8分


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  • 网友 仰***兰:

    喜欢!很棒!!超级推荐!

  • 网友 冯***丽:

    卡的不行啊

  • 网友 林***艳:

    很好,能找到很多平常找不到的书。

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    五颗星、五颗星,大赞还觉得不错!~~

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    不错。。。。。

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