Методы оптимизации 3MIT осень 2017 — различия между версиями

Материал из SEWiki
Перейти к: навигация, поиск
(Лекции)
(Лекции)
Строка 8: Строка 8:
 
*[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]
 
*[[Медиа:06_simple_methods.pdf|05. Бисекция и трисекция]]
 
*[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]
 
*[[Медиа:07_gradient_descent.pdf|06. Градиентный спуск]]
*[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. <math>LU,~LL^T</math> разложения, метод сопряженных градиентов]]
+
*[[Медиа:09_matrix_decompositions.pdf|07. Решение СЛАУ: Гаусс, Холесский, метод сопряженных градиентов]]
  
 
== Практика ==
 
== Практика ==

Версия 02:36, 2 ноября 2017

Преподаватель: Мальковский Н. В.

Лекции

Практика

malkovsky.nikolay@gmail.com


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

Шарый С.П. Курс вычислительных методов

Граничин О. Н., Поляк Б. Т. Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах