凸优化算法/现代数学丛书

图书标准信息

• 作者 [印]尼什·k.毗湿诺
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2024-05
• 版次 1
• ISBN 9787111746638
• 定价 99.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 296页
• 字数 358千字

【内容简介】

在过去的几年里，凸优化算法已经改变了离散优化和连续优化问题的算法设计。例如，对优选流、优选匹配和次模函数小化等问题，快的算法涉及梯度下降法、镜像下降法、内点法和椭球法等基本方法。本书的目标是帮助计算机科学、运筹学、数据科学和机器学领域的研究人员与专业人员深入了解这些算法。本书重点介绍如何从基本出发推导凸优化的关键算法，以及如何确定准确的运行时间界。这本现代优化著作解释了这些算法在离散优化问题中的成功，以及这些方法如何显著推动了凸优化本身的发展。

【作者简介】

:
    尼什·K.毗湿诺（Nisheeth K. Vishnoi），耶鲁大学计算机科学A. Bartlett Giamatti教授，拥有孟买理工学院计算机科学与工程学士学位和佐治亚理工学院算法、组合学与优化博士学位。他的研究领域包括理论计算机科学、优化和人工智能。他获得过2005年IEEE FOCS最佳论文奖、2006年IBM Research Pat Goldberg纪念奖、2011年印度国家科学院青年科学家奖和2019年ACM FAccT最佳论文奖。他于2019年当选为ACM会士。

【目录】

译者序

前言

致谢

记号

章连续优化与离散优化的关联1

1.1一个例子：优选流问题1

1.2线规划6

1.3基于内点法的快速准确算法9

1.4简单线规划之外的椭球法10

第2章预备知识13

2.1导数、梯度和黑塞矩阵13

2.2微积分基本定理14

2.3泰勒近似15

2.4线代数、矩阵和特征值16

2.5柯西–施瓦茨不等式18

2.6范数19

2.7欧几里得拓扑20

2.8动力系统21

2.9图21

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