Методы оптимизации, 3 курс, 6 семестр, 2016/17 — различия между версиями
Материал из SEWiki
(→Практика) |
(→Лекции) |
||
| Строка 13: | Строка 13: | ||
*[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|Оптимальные методы градиентного спуска]] | *[[Медиа:10_gradient_optimal.pdf|Оптимальные методы градиентного спуска]] | ||
*[[Медиа:11_subgradient.pdf|Субдифференциальное исчисление и субградиентный спуск]] | *[[Медиа:11_subgradient.pdf|Субдифференциальное исчисление и субградиентный спуск]] | ||
| + | *[[Медиа:12_constraint_methods.pdf|Методы оптимизации в задачах с ограничениями]] | ||
== Практика== | == Практика== | ||
Версия 10:04, 15 мая 2017
Преподаватель: Мальковский Николай Владимирович
Лекции
- Вводная лекция
- Линейная алгебра
- Математический анализ (базисные элементы выпуклой оптимизации)
- Множители Лагранжа, Условия ККТ и двойственность
- Рекуррентные процессы
- Тривиальные методы
- Градиентный спуск
- Метод Ньютона
- Методы решения систем линейных уравнений
- Оптимальные методы градиентного спуска
- Субдифференциальное исчисление и субградиентный спуск
- Методы оптимизации в задачах с ограничениями
Практика
Результаты
Рекомендованная литература
Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию
Нестеров Ю.Е. Методы выпуклой оптимизации
Boyd S., Vandenberghe L. Convex optimization
