Stephen Boyd & Lieven Vandenberghe 凸优化额外练习资源
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更新于2024-07-19
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"《凸优化课后额外练习》是一份补充材料,由Stephen Boyd和Lieven Vandenberghe编撰,旨在深化学习者对凸优化理论的理解。这些练习旨在配合他们的经典著作《凸优化》进行学习,适用于斯坦福大学的EE364a课程、UCLA的EE236b以及麻省理工学院的6.975课程。它们通常被用作学生的课后作业或考试题目,特别是那些涉及计算部分的,这些部分可能依赖于Matlab包CVX,其配套文件可在<www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/>网站找到。
本书中的许多习题最初是为原书设计的,但随着技术发展,作者团队正在将它们适配到其他两种优化工具:Python语言的CVXPY和Julia语言的Convex.jl。这意味着,即使一些习题要求具备基础分析知识,学习者依然可以利用这些资源,只要在使用时注明原作者。同时,也要感谢那些在教学过程中贡献了智慧的助教和学生,他们的努力使得这些资源得以不断完善。
这份额外的练习集不仅包含了理论上的挑战,还提供了实践操作的机会,有助于巩固对凸优化问题求解策略、梯度下降法、拉格朗日乘子法等核心概念的掌握。对于希望深入理解并提升解决实际问题能力的读者来说,这是一个不可或缺的参考资料。通过解决这些练习,学生不仅可以检验自己的理论知识,还能锻炼编程技巧和实际问题建模的能力。"
2017-07-31 上传
2023-09-28 上传
2023-09-17 上传
2024-07-01 上传
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2023-05-29 上传
2024-06-30 上传
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