Методы оптимизации, 3 курс, 6 семестр, 2016/17 — различия между версиями
Материал из SEWiki
(→Практика) |
|||
| Строка 23: | Строка 23: | ||
*[[Медиа:05_homework.pdf| Домашнее задание #5 17.04]] | *[[Медиа:05_homework.pdf| Домашнее задание #5 17.04]] | ||
*[[Медиа:06_homework.pdf| Домашнее задание #6 24.04]] | *[[Медиа:06_homework.pdf| Домашнее задание #6 24.04]] | ||
| + | *[[Медиа:07_homework.pdf| Домашнее задание #7 15.05]] | ||
| + | *[[Медиа:additional_tasks.pdf| Доп. задачи]] | ||
== Результаты == | == Результаты == | ||
Текущая версия на 01:21, 26 мая 2017
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
