阅读经典——《数值最优化》英文专著阅读博客

最新推荐文章于 2025-11-24 22:14:49 发布
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博客提及阅读经典书籍《数值最优化》，虽未详细阐述内容，但与信息技术领域相关，可能涉及算法、数值计算等方面知识。
炼铁高炉多物理场耦合跨尺度数值建模及内部热化学行为研究——基金结题报告
qq_15963745的博客
08-29 155
本项目主要围绕“炼铁高炉多物理场耦合跨尺度数值建模及内部热化学行为”进行研究，从炼铁高炉内部多相流传输过程的研究出发，发展了考虑气体与焦炭反应物性变化及铁矿石熔化相变的多流场模型与模拟方法，获得了高炉内部如颗粒尺度的作用力和流动结构等微观信息，揭示了铁矿石熔化相变的动态演化规律和影响机制，建立了不同类型焦炭颗粒的运动轨迹分布图，提出了优化及分析风口回旋区形貌的方法，阐明了高炉内部多元多相物质流在多物理场作用下的理化性质的时空演变规律。类型：期刊论文作者：E Dianyu;
压缩感知中的数学知识——凸优化
henryzhihua
04-06 2049
转自彬彬有礼的专栏http://blog.youkuaiyun.com/jbb0523/article/details/40742955 题目：压缩感知中的数学知识：凸优化 ===================引言======================== 压缩感知中会遇到凸优化的概念，就是什么把0范数转为1范数，变为凸优化问题…… 要说明白凸优化的概念，得先知道凸
数据结构——走进数据的世界
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
07-03 1458
唯一可以确定的是，明天会使我们所有人大吃一惊。数据结构学习过程中的笔记记录，欢迎大家交流学习！
图灵高等数学书单（附阅读路线图）
图灵教育
01-11 6596
题图 | by DarkmoonArt_de fromPixabay图灵高等数学书单一共分为 8 类 19 本独立图书 + 三大套系图书（这个书单会不断加入优秀之作），其中大部分由世...
机器学习中的数学——遗传算法（Genetic Algorithm）
热门推荐
冯·诺依曼
03-17 1万+
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。它最初由美国密歇根大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural andArtificial Systems》，Genetic Algorithm这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。遗传算法广泛应用在生物信息学、系统发生学、计算
优化算法系列-遗传算法（1）——基本理论枯燥版本
weixin_30853329的博客
02-19 1528
1.历史背景（不感兴趣可以跳过） 　　遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 　　遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化的过程而形成的自适应全局优化概率搜索算法。 　　1. 1858年，7月1日C.R.达尔文与A.R.华莱士在伦敦林奈学...
浅析凸优化理论学习中的“坑”
qq_25733951的博客
04-12 1252
相信所有学优化的小朋友，都对凸优化和线性规划有所了解了。 凸优化就是一门寻优技术，找出满足约束的全局最优。如果实在找不到，或者不好找。那就找一个局部最优，近似最优，鞍点等。 翻开凸优化英文版专著，发现理论其实并不好学，反正我的第一感觉是很繁琐。一些很直观的东西，罗里吧嗦证明一大片。后来在做研究的时候发现，一些做优化理论的文章也是反反复复去证明那几个事实，不太明白费那么大劲做这些干什么？ 文章看多了...
群智能算法：从鸟群觅食到粒子群优化
qq_39599112的博客
09-15 786
群智能算法是一种基于群体协作行为的优化算法，属于分布式人工智能的重要分支。其核心思想是通过模拟自然界中生物群体的自组织行为，在解空间中实现高效的信息共享与协同搜索。算法流程通常包括：初始化群体位置→评估个体性能→更新群体协作规则→调整个体移动方向→生成新一代群体→循环迭代直至收敛。 关键设计要素涵盖群体规模、邻域拓扑结构、信息交互机制、个体移动规则及学习因子等参数配置。该算法具有自适应性、涌现性和分布式计算能力，广泛应用于路径规划、调度优化、数据挖掘等领域。
一文彻底掌握文献检索——科技文献检索课程笔记
QI__HAO的博客
07-10 3469
文献是记录有知识的一切载体。
数据挖掘与最优化技术应用解析
几乎所有数据挖掘任务都可以被建模为一个最优化问题——即寻找使目标函数达到极值（最小或最大）的参数配置。例如，在机器学习中，模型训练过程本质上就是通过调整权重参数来最小化损失函数；在聚类分析中，K-means...
精通Matlab最优化计算源代码
11-08
《精通Matlab最优化计算》是一本深入探讨如何在Matlab环境中进行高效最优化计算的专著。书中全面覆盖了各种优化算法的应用实例，旨在帮助读者掌握如何利用Matlab的强大功能解决实际问题。通过配套的源代码，读者可以...
网络优化：连续和离散模型（英文文字版）【Dimitri P. Bertsekas】
10-12
- **组合优化**：研究了组合优化问题，这些问题通常涉及选择一组元素以满足某些约束条件下的最优解。 - **分支定界法**：介绍了一种求解离散优化问题的有效算法——分支定界法，这种方法能够有效地减少搜索空间。 #...
鲁棒控制——LMI处理方法
04-03
《鲁棒控制——基于线性矩阵不等式的处理方法》是俞立教授所著的一本关于控制系统鲁棒性理论与应用的专著。这本书详细介绍了利用线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality, LMI）解决控制系统设计中的鲁棒控制问题...
TypedSql：在 C# 类型系统上实现一个 SQL 查询引擎
sdgfafg_25的博客
11-24 670
在 .NET 里写查询的时候，很多场景下数据其实早就都在内存里了：不是数据库连接，也不是某个远程服务的结果，而就是一个数组或者List<T>。我只是想过滤一下、投影一下。这时候，通常有几种选择：写一个foreach循环 —— 性能好、可控，但代码稍微有点啰嗦；用 LINQ —— 写起来舒服，看起来也优雅，就是有迭代器、委托带来的那点开销；要么干脆极端一点：把数据塞进数据库，再写真正的 SQL（这听起来就有点反直觉……）如果我们把 C# 的类型系统本身，当成查询计划会怎样？
Razor C# 循环
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froginwe11的博客
11-24 117
在Razor C#中，常见的循环结构包括for循环、foreach循环和while循环。每种循环都有其适用的场景，下面我们将分别进行介绍。
通过 C# 将 HTML 转换为 RTF 富文本格式
Eiceblue的专栏
11-24 541
本文介绍了通过 C# 代码实现 HTML 到 RTF 格式转换的方法。文章提供了基础场景（简单HTML字符串转换）和进阶场景（含图片/表格）的代码示例。
探讨 Java、C# 与 C++ 在现代软件开发中的应用与选择
2501_94114670的博客
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本文分析了Java、C#和C++三大主流编程语言的特性与应用场景。Java凭借跨平台能力和丰富的框架，适合企业级开发和大数据应用；C#依托微软生态，在Web、桌面和游戏开发领域表现突出；C++则以高性能和底层控制优势，广泛应用于系统编程和游戏引擎开发。开发者需根据项目需求、团队技能和目标平台选择合适语言：跨平台企业应用选Java，微软技术栈选C#，高性能系统开发则首选C++。合理选择语言是项目成功的重要因素。
C#编译目标平台Any CPU&x86&x64的区别
匠心码农
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C#编译目标平台Any CPU&x86&x64的区别
cmd /k reg后面可以使用的所有命令集
zjw541806的博客
11-20 65
reg命令完整详解reg是 Windows 系统自带的注册表操作工具，提供了丰富的子命令来管理注册表。
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