第4章 非线性规划 基本概念 2011年11月
非线性规划 基本概念 凸函数和凸规划 一维搜索方法 无约束最优化方法 约束最优化方法 2011年11月 山东大学 软件学院
4.1 基本概念 2011年11月 山东大学 软件学院
例1,曲线的最优拟合 2011年11月 山东大学 软件学院
例1,曲线的最优拟合 2011年11月 山东大学 软件学院
例2,构件容积 2011年11月 山东大学 软件学院
例2,构件容积 2011年11月 山东大学 软件学院
数学规划 2011年11月 山东大学 软件学院
无约束最优化问题和约束最优化问题 2011年11月 山东大学 软件学院
整体(全局)最优解 2011年11月 山东大学 软件学院
局部最优解 2011年11月 山东大学 软件学院
非线性规划方法,基本概念 2011年11月 山东大学 软件学院
非线性规划方法的基本迭代格式 2011年11月 山东大学 软件学院
4.2 凸函数和凸规划 2011年11月 山东大学 软件学院
凸函数(convex function) 2011年11月 山东大学 软件学院
数乘和加之后,仍是凸函数 2011年11月 山东大学 软件学院
“截”凸函数得到凸集 2011年11月 山东大学 软件学院
凸函数的判别 2011年11月 山东大学 软件学院
凸函数的判别 2011年11月 山东大学 软件学院
凸函数的判别 2011年11月 山东大学 软件学院
凸函数的判别 2011年11月 山东大学 软件学院
附:多元函数的Taylor展开式 2011年11月 山东大学 软件学院
附:计算极限 2011年11月 山东大学 软件学院
二阶连续可导凸函数的判别 2011年11月 山东大学 软件学院
Hesse(黑塞)矩阵 2011年11月 山东大学 软件学院
凸规划 2011年11月 山东大学 软件学院
一种凸规划 2011年11月 山东大学 软件学院
凸规划:局部最优导致全局最优 2011年11月 山东大学 软件学院
2011年11月 山东大学 软件学院