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数学的最適化 - 基礎と応用 - cover

数学的最適化 - 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

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。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家など あらゆる種類の数学的最適化について、基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
 
 
Available since: 07/01/2023.
Print length: 140 pages.

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    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: 機械学習
     
    第 2 章: ビッグデータ
     
    第 3 章: 自動運転車
     
    第 4 章: 教師なし学習
     
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    第 8 章: 自動機械学習
     
    第 9 章: 微分可能プログラミング
     
    第 10 章: 強化学習
     
    (ii) 以下に関する一般のよくある質問に答える
     
    (iii) 多くの分野で機械学習を使用する実際の例。
     
    (iv) 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 機械学習のテクノロジーを 360 度完全に理解している人。
     
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