現代の理工学の様々な局面にて重要性が増している数理最適化手法の基礎を解説する。Basic methodologies of mathematical optimization are explained.
MIMA Search
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-AM2150L1
FEN-AM2150L1
最適化手法
佐藤 一宏
A1
A2
月曜3限
マイリストに追加
マイリストから削除
講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
工学部
授業計画
講義は対面で行う。
13時00分~14時45分の105分授業。
1回目:イントロダクションと授業でよく利用する数学の導入
2回目:凸関数と凸集合
3回目: 最急降下法
4回目: 凸解析
5回目:KKT条件(直感的説明)
6回目:線形計画問題とその双対性
7回目:線形計画問題とその性質
8回目:単体法
9回目:Lagrange双対性と凸2次計画問題
10回目:内点法 (1)
11回目:内点法 (2)
12回目:特別な構造を持つ凸最適化問題 (1)
13回目:特別な構造を持つ凸最適化問題 (2)
1: Introduction and an overview of the mathematics frequently used in class.
2. Convex function and convex set
3: Steepest descent method
4: Convex analysis
5: KKT condition (intuitive explanation)
6: Duality of linear programming
7: Properties of linear programming
8: Simplex method
9: Lagrange duality and convex quadratic programming
10: Interior point method (1)
11: Interior point method (1)
12: Convex optimization problem with special structures (1)
13: Convex optimization problem with special structures (1)