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ランダムな最適化 - 基礎と応用 - cover

ランダムな最適化 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

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。
 
 
Available since: 07/01/2023.
Print length: 151 pages.

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    どのようにメリットがありますか
     
    (i)次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第1章:量子ドット
     
    第2章:量子ドット太陽電池
     
    第3章:発光ダイオード
     
    第4章:量子ドットディスプレイ
     
    第5章:ナノマテリアルの健康と安全上の危険性
     
    第6章:ナノ毒性
     
    第7章:光触媒
     
    第8章:ポテンシャル井戸
     
    (ii)量子ドットに関する一般的な上位の質問に答える。
     
    (iii)多くの分野での量子ドットの使用法の実例。
     
    (iv)17の付録で、量子ドットのテクノロジーを360度完全に理解するための各業界の266の新興テクノロジーについて簡単に説明します。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の量子ドットの基本的な知識や情報を超えたい人。
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    意思決定理論 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    意思決定理論とは
     
    さまざまな側面に確率を割り当て、結論に数値的な意味を割り当てることに基づいて判断を下す理論は、意思決定理論の主題です。 応用確率論と分析哲学の一部。 意思決定理論は、意思決定の理論に関係します。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 意思決定理論
     
    第 2 章: ベイズ確率
     
    第 3 章: 効用
     
    第 4 章: 合理性
     
    第 5 章: 限界合理性
     
    第 6 章: プロスペクト理論
     
    第 7 章: 期待効用仮説
     
    第 8 章: 主観的な期待効用
     
    第 9 章: 意思決定分析
     
    第 10 章: フォン・ノイマン?モルゲンシュテルン効用定理
     
    (ii) 意思決定理論に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) ) 多くの分野で意思決定理論を使用する実際の例。
     
    (iv) 意思決定理論のテクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えて知りたい人 一種の意思決定理論。
     
     
     
     
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