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内容简介:
  
《数值*化方法》对非线性的无约束优化问题和有约束优化问题,给出解决这些问题的的数值方法,并进行算法的理论分析,给出算法的数值试验结果。具体内容包括:解无约束问题的梯度型方法、牛顿方法、拟牛顿方法以及*小二乘方法;有约束问题的*性理论、罚函数方法、二次规划问题以及序列二次规划方法。
书籍目录:
章 引论{1}
第二章 无约束化方法的基本结构{8}
2.1 性条件{8}
2.2 方法的特性{12}
2.3 线搜索准则{18}
2.4 线搜索求步长{25}
2.5 信赖域方法{32}
2.6 常用化方法软件介绍{35}
后记{35}
习题{36}
第三章 负梯度方法与Newton 型方法{38}
3.1 速下降方法{38}
3.2 Newton 方法{46}
3.3 拟Newton 方法{57}
3.4 拟Newton 方法的基本性质{65}
3.5 DFP 公式的意义{70}
3.6 数值试验{76}
3.7 BB 方法{85}
后记{88}
习题{89}
上机习题{92}
第四章 共轭梯度方法{95}
4.1 共轭方向及其性质{95}
4.2 对正定二次函数的共轭梯度方法{99}
4.3 非线性共轭梯度方法{105}
4.4 数值试验{110}
4.5 Broyden 族方法搜索方向的共轭性{112}
后记{113}
习题{114}
上机习题{117}
第五章 非线性小二乘问题{119}
5.1 小二乘问题{119}
5.2 Gauss-Newton 方法{121}
5.3 LMF 方法{129}
5.4 Dogleg 方法{135}
5.5 大剩余量问题{137}
5.6 数值试验{138}
后记{143}
习题{144}
上机习题{148}
第六章 约束化问题的性理论{153}
6.1 一般约束化问题{153}
6.2 约束规范条件{161}
6.3 约束化问题的一阶性条件{167}
6.4 约束化问题的二阶性条件{172}
后记{181}
习题{181}
第七章 罚函数方法{185}
7.1 外点罚函数方法{185}
7.2 障碍函数方法{194}
7.3 等式约束化问题的增广Lagrange函数方法{198}
7.4 一般约束化问题的增广Lagrange函数方法{204}
7.5 数值试验{208}
后记{209}
习题{210}
上机习题{213}
第八章 二次规划{215}
8.1 二次规划问题{215}
8.2 等式约束二次规划问题{217}
8.3 起作用集方法{226}
后记{236}
习题{236}
上机习题{238}
第九章 序列二次规划方法{240}
9.1 序列二次规划方法的提出{240}
9.2 约束相容问题{244}
9.3 Lagrange 函数Hesse矩阵的近似{245}
9.4 价值函数{247}
9.5 SQP 算法{249}
后记{250}
习题{251}
上机习题{251}
附录{252}
附录I 凸集与凸函数{252}
附录II 正交变换与QR分解{257}
符号说明{263}
习题解答提示{265}
参考文献{274}
名词索引{281}
作者介绍:
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出版社信息:
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书籍摘录:
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书籍真实打分
故事情节:6分
人物塑造:4分
主题深度:8分
文字风格:7分
语言运用:3分
文笔流畅:4分
思想传递:9分
知识深度:8分
知识广度:8分
实用性:5分
章节划分:7分
结构布局:9分
新颖与独特:7分
情感共鸣:4分
引人入胜:5分
现实相关:7分
沉浸感:8分
事实准确性:4分
文化贡献:3分