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ランダムな最適化 - 基礎と応用 - cover
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ランダムな最適化 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

ランダム最適化とは
 
ランダム最適化 (ro とも呼ばれる) は、問題の勾配を最適化する必要がないため、数値最適化手法の一種です。 連続でも微分可能でもない関数に使用できます。 この種の最適化アプローチは、直接検索手法、導関数を使用しない手法、ブラックボックス手法とも呼ばれます。
 
メリット
 
(i) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: ランダム最適化
 
第 2 章: 数学的最適化
 
第 3 章: 勾配
 
第 4 章: 連続関数
 
第 5 章: 微分可能関数
 
第 6 章: 正規分布
 
第 7 章: 進化戦略
 
第 8 章: 単峰性
 
第 9 章: 極限 (数学)
 
第 10 章: 確率分布
 
(ii) ランダムに関する一般のよくある質問に答える
 
(iii) 多くの分野でランダム最適化を使用する実際の例。
 
(iv) 各業界で導入すべき 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 ランダム最適化のテクノロジーを 360 度完全に理解します。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家など。 基本的な知識や情報を超えて、あらゆる種類のランダムな最適化をしたいと考えている人。
 
 
Disponível desde: 01/07/2023.
Comprimento de impressão: 151 páginas.

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    数学的最適化とは
     
    数学的最適化は、しばしば数理計画法として知られ、潜在的な解決策のグループの中から、関係を考慮して最適なものを選択するプロセスです。 あらかじめ決められた一連の基準に準拠します。 離散最適化と連続最適化は、この分野の大部分を占める 2 つのサブフィールドです。 最適化に関連する問題は、コンピューターサイエンスやエンジニアリングからオペレーションズリサーチや経済学に至るまで、定量的なサブフィールドのそれぞれに現れます。 何千年もの間、数学の分野は、これらの問題を解決できる方法の作成に興味を持ってきました。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 洞察 、および次のトピックに関する検証:
     
    第 1 章: 数学的最適化
     
    第 2 章: 昇時曲線
     
    第 3 章: カーブ フィッティング
     
    第 4 章: 決定論的グローバル最適化
     
    第 5 章: 目標プログラミング
     
    第 6 章: 最小二乗法
     
    第 7 章: プロセスの最適化
     
    第 8 章: シミュレーションベースの最適化
     
    第 9 章: 変分計算
     
    第 10 章: 車両ルート問題
     
    (ii) 数学に関する一般のよくある質問に答える
     
    (iii) 多くの分野で数学的最適化を使用する実際の例。
     
    (iv) 各業界で必要となる 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 数理最適化のテクノロジーを 360 度完全に理解します。
     
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    ミサイルとは
     
    ミサイルは、通常は推進剤、ジェット エンジン、またはロケット モーターによって支援され、自走飛行が可能な空中遠隔兵器です。
     
    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ミサイル
     
    第 2 章: ロケット推進擲弾
     
    第 3 章: 対戦車誘導ミサイル
     
    第 4 章: 弾道ミサイル
     
    第 5 章: 発射体
     
    第 6 章: R4M
     
    第 7 章: Ruhrstahl X-4
     
    第 8 章: 空対空ミサイル
     
    第 9 章: 空中戦
     
    第 10 章: 遠隔兵器
     
    (II) ミサイルに関する一般のよくある質問への回答。
     
    この本は誰を対象にしていますか
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のミサイルに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
     
     
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