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目次
第1章 最適化の概要 1.1 最適化問題とは：目的関数と制約 1.2 連続最適化と離散最適化 1.3 大域的最適解と局所最適解 第2章 線形計画と凸2次計画 2.1 線形計画問題 2.2 双対性 2.2.1 双対問題 2.2.2 双対定理 2.3 解法 2.3.1 単体法 2.3.2 内点法 2.4 凸2次計画問題 2.5 応用 2.5.1 回帰分析と正則化 2.5.2 サポートベクターマシン 第3章 非線形計画 3.1 無制約最適化 3.1.1 勾配とヘッセ行列 3.1.2 最適性条件 3.1.3 勾配法とその加速法 3.1.4 ニュートン法と準ニュートン法 3.2 制約付き最適化 3.2.1 KKT条件 3.2.2 解法 第4章 凸計画 4.1 凸集合と凸関数 4.2 凸計画問題 4.2.1 定義と大域的最適性 4.2.2 2次錐計画問題 4.2.3 半正定値計画問題 4.3 特別な構造をもつ問題の解法 4.3.1 近接勾配法 4.3.2 交互方向乗数法 第5章 ネットワーク計画 5.1 グラフ 5.2 最短路問題 5.3 最小木問題と階層的クラスタリング 5.3.1 最小木問題 5.3.2 階層的クラスタリング 5.4 最小費用流問題と単調回帰 5.4.1 最小費用流問題 5.4.2 単調回帰 5.5 その他の代表的な問題 5.5.1 最大流問題 5.5.2 最小重み完全マッチング問題 第6章 近似解法と発見的解法 6.1 厳密解法，近似解法，発見的解法 6.2 ナップサック問題 6.3 非階層的クラスタリング 6.3.1 最遠点クラスタリング法 6.3.2 k-means クラスタリング法 6.4 劣モジュラ最大化問題 6.4.1 劣モジュラ関数 6.4.2 劣モジュラ最大化に対する貪欲算法 6.4.3 応用：文書要約 6.5 メタ戦略 6.5.1 メタ戦略の基本的な考え方 6.5.2 多スタート局所探索法 6.5.3 模擬焼きなまし法 6.5.4 タブー探索法 第7章 整数計画 7.1 整数計画問題 7.2 分枝限定法 7.3 定式化の要点 7.4 応用 7.4.1 情報量規準最小化 7.4.2 区分的線形回帰 7.4.3 非階層的クラスタリングの厳密解法 付録A ソフトウェアの利用 A.1 最適化ソルバーの概要 A.2 Python環境での最適化 A.3 MATLAB環境での最適化
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- 417-ｻｲ
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東京都立中央図書館
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- 図書登録番号：
- 7112067330
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- 417
- 図書登録番号：
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