《2024 最优化理论与算法课程 西南科技大学 35讲 视频教程》

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1.1开头
10:50
1.2最优化问题举例
34:31
1.3最优化问题的模型及分类-1.4凸集与凸函数(凸集)
49:11
1.4凸集与凸函数(凸集、凸集的表示)
51:42
1.4凸集与凸函数(凸集分离定理)
50:54
1.4凸集与凸函数(凸函数、凸规划)
36:28
1.5数学预备知识(范数、序列的极限、梯度、Hessian矩阵、Taylor展开式、Jacobi矩阵)
50:25
2.1线性规划的标准形式及图解法——2.2基本性质上
45:21
2.2基本性质下
36:38
3.1单纯形法
01:16:08
4.0线性规划对偶之通俗解释
12:20
4.1线性规划中的对偶理论
58:20
7.1无约束优化问题的极值条件
01:04:02
7.2约束极值问题的最优性条件上
01:33:50
7.2约束问题的最优性条件下
42:10
7.3对偶及鞍点问题上
01:02:07
7.3对偶及鞍点问题下
28:37
9.0无约束问题的算法结构
44:19
9.1一维搜索的概念
20:05
9.2试探法(进退法、黄金分割法)上
54:52
9.2试探法(黄金分割法、Fibonacci法)下
59:17
9.3函数逼近法(牛顿法、割线法、抛物线法)
01:01:20
9.4非精确搜索方法
52:36
10.1最速下降法
38:55
10.2牛顿法
53:52
10.3共轭方向法
42:56
10.4拟牛顿法
01:01:30
11.1交替方向法(坐标循环法、Hooke & Jeeves Method)
01:21:37
11.2单纯形法
27:11
12.1Zoutendijk可行方向法
01:03:50
12.2Rosen投影梯度法
31:18
12.4Frank-Wolfe方法
26:03
13.1外点罚函数法
49:07
13.2内点罚函数法
28:14
13.2内点罚函数法补充例子
06:08
算法,成为程序员强者的必经之路!
算法,成为程序员强者的必经

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