最优化导论-第4版下载

AI100_小助手 2018-06-12 11:16:31
作者: Edwin K. P. Chong / Stanislaw H. Zak
出版社: 电子工业出版社
原作名: An Introduction to Optimization,Foulth Edition
译者: 孙志强 / 白圣建 / 郑永斌 / 刘伟
出版年: 2015-10
页数: 415
定价: 89.00
装帧: 平装
丛书: 经典译丛·人工智能与智能系统
ISBN: 9787121267154
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,并介绍线性方程的求解方法、神经网络方法和全局搜索方法。第三部分介绍线性优化问题,包括线性优化问题的模型、单纯形法、对偶理论以及一些非单纯形法,简单介绍了整数线性优化问题。第四部分介绍有约束非线性优化问题,包括纯等式约束下和不等式约束下的优化问题的最优性条件、凸优化问题、有约束非线性优化问题的求解算法和多目标优化问题。中文版已根据作者提供的勘误表进行了内容更正。
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本书全面讲述算法和数据结构的必备知识,具有以下几大特色。  算法领域的经典参考书 Sedgewick畅销著作的最新,反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系  内容全面 全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构,涵盖每位程序员应知应会的50种算法  全新修订的代码 全新的Java实现代码,采用模块化的编程风格,所有代码均可供读者使用  与实际应用相结合 在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法,给出了算法的实际代码,而非同类著作常用的伪代码  富于智力趣味性 简明扼要的内容,用丰富的视觉元素展示的示例,精心设计的代码,详尽的历史和科学背景知识,各种难度的练习,这一切都将使读者手不释卷  科学的方法 用合适的数学模型精确地讨论算法性能,这些模型是在真实环境中得到验证的  与网络相结合 配套网站algs4.cs.princeton.edu提供了本书内容的摘要及相关的代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源 Robert Sedgewick 斯坦福大学博士,导师为Donald E. Knuth,从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授,曾任该系主任,也是Adobe Systems公司董事会成员,曾在Xerox PARC、国防分析研究所(Institute for Defense Analyses)和法国国家信息与自动化研究所(INRIA)从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。 Kevin Wayne 康奈尔大学博士,普林斯顿大学计算机科学系高级讲师,研究方向包括算法的设计、分析和实现,特别是图和离散优化。

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