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

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