寒野善博

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最適化手法入門 データサイエンス入門シリーズ

寒野善博

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Product Details

Genre
：
Sciences&Physics
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784065170083
ISBN 10 : 4065170087
Format
：
Books
Publisher
：
Kodansha
Release Date
：
August/2019
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
寒野善博, 駒木文保 ,  

Content Description

目次 : 第１章　最適化の概要/ 第２章　線形計画と凸２次計画/ 第３章　非線形計画/ 第４章　凸計画/ 第５章　ネットワーク計画/ 第６章　近似解法と発見的解法/ 第７章　整数計画/ 付録Ａ　ソフトウェアの利用

【著者紹介】
寒野善博 : 博士（工学）。２００２年京都大学大学院工学研究科建築学専攻博士後期課程修了。現在、東京大学数理・情報教育研究センター教授

駒木文保 : 博士（学術）。１９９２年総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻博士後期課程修了。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • icon

    読了日：2025/06/17

    basis pursuitはminimiserがxの1ノルム。1次式でないが1’zを最小化、制約の工夫でlpに。Ax-bの無限ノルムはチェビシェフ近似問題というらしい。 proximal gradientは2つの凸関数の和で書ける場合に使える。lassoなど。劣モジュラ最適化。f(x+h)-f(x) >= f(y+h)-f(y)となるようなものなど、限界効用逓減の法則に従うもの。

  • すいろう

    読了日：2022/08/01

    最適化の概要を掴むのにはうってつけの教材だった．簡単な例をPython，MATLABのコードを用いて計算することができるので実装向けでもある．理論や解法は必要最適限の要点のみに絞られているため既刊の教科書や巻末記載の参考文献を合わせて参照されたい．

  • DualBlueMoon

    読了日：2019/11/30

    講義の動画も公開されているので合わせて理解したい。

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