Методы оптимизации, 3 курс, 6 семестр, 2016/17

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
• Стохастичность в задачах оптимизации

---

• Вопросы к экзамену

Практика

• Общий тест Разбор
• Домашнее задание #3 06.03
• Домашнее задание #5 17.04
• Домашнее задание #6 24.04

Результаты

• 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