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スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学 (KS情報科学専門書)

スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学

最適化の強力なツールを解き放とう

スタンフォード大学が生み出した画期的なテキスト「スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学」は、最適化数学の包括的で実践的なガイドです。この本は、ベクトルと行列の基礎から高度な最適化手法までを、初学者から経験豊富な実践者まで、あらゆるレベルの読者にわかりやすく解説しています。

ベクトルと行列の基礎を築く

最適化数学の基礎は、ベクトルと行列の理解にあります。この本は、これらの概念を明確かつ簡潔に紹介し、線形代数の基本を確立します。ベクトルと行列の操作、内積、行列の固有値と固有ベクトルなど、最適化に不可欠なトピックが網羅されています。

最適化の基本をマスターする

ベクトルと行列に対する理解を深めたら、最適化の基礎に進みます。この本では、線形計画法、非線形計画法、制約付き最適化など、最適化の基本手法を段階的に解説しています。各手法の数学的原理、アルゴリズム、例題を通じて、最適化の問題を効果的に解く方法を学びます。

現実世界の応用に最適化を適用する

最適化数学は、現実世界のさまざまな分野で応用されています。この本では、経済学、オペレーションズ・リサーチ、機械学習などの分野で最適化がどのように使用されているかの例を紹介します。これらの実例を通じて、最適化が意思決定と問題解決においていかに強力なツールであるかを理解できます。

計算機プログラミングを組み込む

最適化数学を効果的に適用するには、計算機プログラミングの知識が不可欠です。この本では、Pythonを使用して最適化アルゴリズムを実装する方法を段階的に説明しています。Pythonのコードサンプルと演習問題を通じて、最適化を実際に適用できるようになります。

特徴と利点

・初学者から上級者まであらゆるレベルに適しています。
・ベクトルと行列の基礎から高度な最適化手法までを網羅しています。
・線形計画法、非線形計画法、制約付き最適化などの基本的手法を段階的に解説しています。
・経済学、オペレーションズ・リサーチ、機械学習など、現実世界の応用例を豊富に紹介しています。
・Pythonを使用した最適化アルゴリズムの実装方法を解説しています。
・豊富な演習問題とケーススタディで理解度を深めます。

対象読者

* 数学、エンジニアリング、コンピュータサイエンス系の学生
* 最適化数学を学びたい研究者や実践者
* データサイエンスや機械学習に関心のある専門家
* 最適化の基本を学びたい一般読者

著者の紹介

本書は、スタンフォード大学の著名な数学者、スティーヴン・ボイド氏とリエル・ヴァンデンバーグ氏によって執筆されています。ボイド氏は最適化と制御理論の分野で世界的に有名な専門家であり、ヴァンデンバーグ氏はオペレーションズ・リサーチと最適化の分野で高い評価を得ています。

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「スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学」は、最適化数学を理解し、適用するための包括的で実践的なガイドです。ベクトルと行列の基礎から高度な最適化手法までを網羅し、現実世界の応用例と計算機プログラミングを組み込み、あらゆるレベルの読者に最適です。今すぐ購入して、最適化数学の強力なツールを手に入れましょう！
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