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ランダムな最適化 - 基礎と応用 - cover

ランダムな最適化 - 基礎と応用

Fouad Sabry

Traduttore Kei Imano

Casa editrice: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinossi

ランダム最適化とは
 
ランダム最適化 (ro とも呼ばれる) は、問題の勾配を最適化する必要がないため、数値最適化手法の一種です。 連続でも微分可能でもない関数に使用できます。 この種の最適化アプローチは、直接検索手法、導関数を使用しない手法、ブラックボックス手法とも呼ばれます。
 
メリット
 
(i) 次のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: ランダム最適化
 
第 2 章: 数学的最適化
 
第 3 章: 勾配
 
第 4 章: 連続関数
 
第 5 章: 微分可能関数
 
第 6 章: 正規分布
 
第 7 章: 進化戦略
 
第 8 章: 単峰性
 
第 9 章: 極限 (数学)
 
第 10 章: 確率分布
 
(ii) ランダムに関する一般のよくある質問に答える
 
(iii) 多くの分野でランダム最適化を使用する実際の例。
 
(iv) 各業界で導入すべき 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 ランダム最適化のテクノロジーを 360 度完全に理解します。
 
本書の対象者
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味愛好家など。 基本的な知識や情報を超えて、あらゆる種類のランダムな最適化をしたいと考えている人。
 
 
Disponibile da: 01/07/2023.
Lunghezza di stampa: 151 pagine.

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    ラドン変換とは
     
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    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ラドン変換
     
    第 2 章: フーリエ変換
     
    第 3 章: ベッセル 関数
     
    第 4 章: 畳み込み定理
     
    第 5 章: 離散フーリエ変換
     
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    第 8 章: 分数フーリエ変換
     
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    (II) ラドン変換に関する一般公開のトップ質問。
     
    (III) さまざまな分野でのラドン変換の実際の使用例。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のラドン変換に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
     
     
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    メリット
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: マヘム
     
    第 2 章: DARPA
     
    第 3 章: ロケット推進手榴弾
     
    第 4 章: 成形炸薬
     
    第 5 章: M198 榴弾砲
     
    第 6 章: 運動エネルギー ペネトレーター
     
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    第 15 章: Rheinmetall Rh-120
     
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    第 17 章: 爆発的に形成された貫通体
     
    第 18 章: 弾薬
     
    第 19 章: 精密誘導兵器
     
    第 20 章: 電気兵器ur
     
    第 21 章: ライノ パッシブ赤外線無効化システム
     
    (II) マヘムに関する公開質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でマヘムを使用する実例。
     
    (IV) 各業界の 266 の新興技術を簡潔に説明する 17 の付録で、マヘムの技術を 360 度完全に理解できます。
     
    本書の対象読者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類のマヘムについて基本的な知識や情報を超えて知りたい人。
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  • 山登り - 基礎と応用 - cover

    山登り - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    ヒル クライミングとは
     
    ヒル クライミングは、数値解析で使用される数学的最適化の手法です。 これは、ローカル検索として知られる技術ファミリーのメンバーです。 これは、問題に対する任意の解決策から開始し、その後、より良い解決策につながるかどうかを確認するために、最初の解決策に段階的に変更を加えることで、より良い答えを発見しようとする反復アルゴリズムです。 変更の結果、より良いソリューションが得られた場合は、さらに改善が見られなくなるまで、新しいソリューションに対してさらに段階的な調整が行われ、これが繰り返されます。
     
    方法 メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ヒルクライミング
     
    第 2 章: 勾配降下
     
    第 3 章: 貪欲アルゴリズム
     
    第 4 章: 平均シフト
     
    第 5 章: a* 検索アルゴリズム
     
    第 6 章: 数学的最適化
     
    第 7 章: ローカル検索 (最適化)
     
    第 8 章: 反復法
     
    第 9 章: 巡回セールスマン問題
     
    第 10 章: 局所最適
     
    (ii) ヒル クライミングに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野でのヒル クライミングの使用例の実例。
     
    (iv) 17 の付録で、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明し、ヒル クライミング テクノロジーを 360 度完全に理解できます。
     
    この本の対象者
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のヒルクライムについて基礎的な知識や情報を超えて学びたい人。
     
     
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