Методы оптимизации, 3 курс, 6 семестр, 2016/17
Материал из SEWiki
Преподаватель: Мальковский Николай Владимирович
Лекции
- 01. Вводная лекция
- 02. Линейная алгебра
- 03. Математический анализ (базисные элементы выпуклой оптимизации)
- 04. Множители Лагранжа, Условия ККТ и двойственность
- 05. Рекуррентные процессы
- 06. Тривиальные методы
- 07. Градиентный спуск
- 08. Метод Ньютона
- 09. Методы решения систем линейных уравнений
- 10. Оптимальные методы градиентного спуска
- 11. Субдифференциальное исчисление и субградиентный спуск
- 12. Методы оптимизации в задачах с ограничениями
- 13. Стохастичность в задачах оптимизации
Практика
- Общий тест Разбор
- Домашнее задание #3 06.03
- Домашнее задание #5 17.04
- Домашнее задание #6 24.04
- Домашнее задание #7 15.05
- Доп. задачи
Результаты
Рекомендованная литература
Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию
Нестеров Ю.Е. Методы выпуклой оптимизации
Boyd S., Vandenberghe L. Convex optimization
Luenberger D., Ye Y. Linear and nonlinear programming
