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  • 醉染图书化模型 线代数模型、凸优化模型及应用9787111704058
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    • 作者: (美)朱塞佩·C.卡拉菲奥,(美)洛朗·艾尔·加豪伊著 | (美)朱塞佩·C.卡拉菲奥,(美)洛朗·艾尔·加豪伊编 | (美)朱塞佩·C.卡拉菲奥,(美)洛朗·艾尔·加豪伊译 | (美)朱塞佩·C.卡拉菲奥,(美)洛朗·艾尔·加豪伊绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2022-05-01
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    • 作者: (美)朱塞佩·C.卡拉菲奥,(美)洛朗·艾尔·加豪伊著| (美)朱塞佩·C.卡拉菲奥,(美)洛朗·艾尔·加豪伊编| (美)朱塞佩·C.卡拉菲奥,(美)洛朗·艾尔·加豪伊译| (美)朱塞佩·C.卡拉菲奥,(美)洛朗·艾尔·加豪伊绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2022-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 页数:592
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111704058
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:(美)朱塞佩·C.卡拉菲奥,(美)洛朗·艾尔·加豪伊
    • 著:(美)朱塞佩·C.卡拉菲奥,(美)洛朗·艾尔·加豪伊
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:159.00
    • ISBN:9787111704058
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-05-01
    • 页数:592
    • 外部编号:1202653696
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序

    前言

    章 绪论

    1.1 启发的例子

    1.2 优化问题

    1.3 优化问题的重要类型

    1.4 发展历史

    部 线代数模型

    第2章 向量和函数

    2.1 向量的基本概念

    2.2 范数与内积

    . 子空间上的投影

    2.4 函数

    2.5 习题

    第3章 矩阵

    3.1 矩阵的基本概念

    3.2 矩阵作为线映

    3.3 行列式、特征值和特征向量

    3.4 具有特殊结构和质的矩阵

    3.5 矩阵分解

    3.6 矩阵范数

    3.7 矩阵函数

    3.8 习题

    第4章 对称矩阵

    4.1 基础知识

    4.2 谱定理

    4.3 谱分解与优化

    4.4 半正定矩阵

    4.5 习题

    第5章 奇异值分解

    5.1 奇异值分解的基本概念

    5.2 由SVD建立矩阵质

    5.3 奇异值分解与优化

    5.4 习题

    第6章 线方程组与二乘

    6.1 动机与例子

    6.2 线方程组的解集

    6.3 二乘和范数解

    6.4 求解线方程组和二乘问题

    6.5 解的灵敏

    6.6 单位球的正反映

    6.7 二乘问题的变形

    6.8 习题

    第7章 矩阵算法

    7.1 特征值和特征向量的计算

    7.2 求解平方线方程组

    7.3 R分解

    7.4 习题

    第二部分 凸优化模型

    第8章 凸

    8.1 凸集

    8.2 凸函数

    8.3 凸问题

    8.4 很优条件

    8.5 对偶

    8.6 习题

    第9章 线、二次与几何模型

    9.1 二次函数的无约束化

    9.2 线与凸二次不等式的几何表示

    9.3 线规划

    9.4 二次规划

    9.5 用LP和P建模

    9.6 与LS相关的二次规划

    9.7 几何规划

    9.8 习题

    0章 二阶锥和鲁棒模型

    10.1 二阶锥规划

    10.2 SOCP可表示的问题和例子

    10.3 鲁棒优化模型

    10.4 习题

    1章 半定模型

    11.1 从线到锥模型

    11.2 线矩阵不等式

    11.3 半定规划

    11.4 半定规划模型的例子

    11.5 习题

    2章 算法介绍

    12.1 技术方面的预备知识

    12.2 光滑无约束极小化算法

    1. 光滑凸约束极小化算法

    12.4 非光滑凸优化算法

    12.5 坐标下降法

    12.6 分散式优化方法

    12.7 习题

    第三部分 应用

    3章 从数据中学习

    13.1 监督学习概述

    13.2 基于多项式模型的二乘预测

    13.3 二元分类

    13.4 一般监督学习问题

    13.5 无监督学习

    13.6 习题

    4章 计算金融

    14.1 单期很优组合

    14.2 鲁棒很优组合

    14.3 多期组合配置

    14.4 稀疏指标跟踪

    14.5 习题

    5章 控制问题

    15.1 连续时间模型和离散时间模型

    15.2 基于优化的控制合成

    15.3 优化分析与控制器设计

    15.4 习题

    6章 工程设计

    16.1 数字滤波器设计

    16.2 天线阵列设计

    16.3 数字电路设计

    16.4 飞机设计

    16.5 供应链管理

    16.6 习题

    朱塞佩·C.卡拉菲奥(Giuseppe C.Calafiore)是意大利都灵理工大学自动化与信息学院副教授,意大利研究委员会、计算机和电信工程研究所研究员。

    本书内容详实,结构严谨,侧重于介绍优化理论在实际生活中的应用,是学习优化理论的入门教材。读者将从本书中学到如何识别、简化、建模以及求解相关优化问题,并将其中暗含的基本原理应用到自己正在进展的项目中。本书对线代数做了清晰而完整的介绍。通过引入相关的实际案例,以易于理解且形象的方式给读者展示核心的数学概念,并帮其领会问题的实际意义。阅读本书不需要太多的预备知识,读者只需要对几何学、微积分学和概率统计学有一个基本的了解。本书可用于生或优化理论学习的教材。

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