, ,

کتاب بهینه‌سازی عددی جامع: از تئوری تا پیاده‌سازی با رویکرد Nocedal

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی عددی جامع: از تئوری تا پیاده‌سازی با رویکرد Nocedal

موضوع کلی: بهینه‌سازی ریاضیاتی

موضوع میانی: روش‌های عددی بهینه‌سازی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی بهینه‌سازی ریاضیاتی
  • 2. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 3. تعریف مسئله بهینه‌سازی
  • 4. تابع هدف
  • 5. قیدها
  • 6. انواع مسائل بهینه‌سازی
  • 7. مسائل بدون قید
  • 8. مسائل با قید
  • 9. مسائل با تساوی و نامساوی
  • 10. مسائل محدب و غیرمحدب
  • 11. تعریف مجموعه مقید
  • 12. تعریف تابع محدب
  • 13. مشخصه‌های مسائل بهینه‌سازی محدب
  • 14. مفاهیم اساسی در بهینه‌سازی
  • 15. گرادیان
  • 16. هسین
  • 17. حداقل محلی و جهانی
  • 18. شرایط لازم مرتبه اول (KKT)
  • 19. شرایط کافی مرتبه دوم
  • 20. مقدمه‌ای بر روش‌های عددی
  • 21. نیاز به روش‌های عددی
  • 22. چالش‌های حل تحلیلی
  • 23. کلاسیک‌سازی روش‌های عددی
  • 24. روش گام کاهشی (Gradient Descent)
  • 25. حرکت در جهت منفی گرادیان
  • 26. انتخاب اندازه گام
  • 27. انواع روش گام کاهشی
  • 28. روش بیشترین کاهش (Steepest Descent)
  • 29. کاربرد روش گام کاهشی
  • 30. محدودیت‌های روش گام کاهشی
  • 31. روش نیوتن (Newton's Method)
  • 32. استفاده از هسین
  • 33. فرمول تکرار نیوتن
  • 34. شرایط همگرایی روش نیوتن
  • 35. مشکلات روش نیوتن
  • 36. مقدمه‌ای بر روش‌های شبه‌نیوتن
  • 37. نیاز به تقریب هسین
  • 38. دیدگاه کلی روش‌های شبه‌نیوتن
  • 39. روش‌های ردیابی (Quasi-Newton Methods)
  • 40. مدل سازی هسین
  • 41. روش BFGS
  • 42. روش DFP
  • 43. روش SR1
  • 44. فشرده‌سازی اطلاعات هسین
  • 45. آموزش فشرده‌سازی اطلاعات هسین
  • 46. کاربرد روش‌های شبه‌نیوتن
  • 47. مقایسه روش‌های شبه‌نیوتن
  • 48. روش گام کاهشی با گام خطی (Line Search)
  • 49. تکنیک‌های جستجوی خطی
  • 50. روش بولز-شامبو (Backtracking Line Search)
  • 51. شرط آرمیو-هوو (Armijo-Goldstein Condition)
  • 52. شرط انحنا (Curvature Condition)
  • 53. استفاده از جستجوی خطی در روش‌های نزولی
  • 54. بهینه‌سازی مقید (Constrained Optimization)
  • 55. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مقید
  • 56. تعریف مسئله بهینه‌سازی مقید
  • 57. شرایط KKT در بهینه‌سازی مقید
  • 58. لاگرانژی و ضرایب لاگرانژ
  • 59. بررسی ضرایب لاگرانژ
  • 60. روش‌های مبتنی بر نقطه درونی (Interior-Point Methods)
  • 61. دیدگاه کلی روش‌های نقطه درونی
  • 62. تابع پروب (Barrier Function)
  • 63. فشردن تابع پروب
  • 64. مراحل الگوریتم نقطه درونی
  • 65. تغییرات روش‌های نقطه درونی
  • 66. روش‌های مبتنی بر جریمه (Penalty Methods)
  • 67. تبدیل مسئله مقید به بدون قید
  • 68. تابع جریمه خارجی (Exterior Penalty Function)
  • 69. تابع جریمه داخلی (Interior Penalty Function)
  • 70. مشکلات روش‌های جریمه
  • 71. روش‌های سد (Augmented Lagrangian Methods)
  • 72. ترکیب جریمه و لاگرانژی
  • 73. مراحل الگوریتم سد
  • 74. کاربرد روش‌های سد
  • 75. روش‌های ضرب دوجانبه (Alternating Direction Method of Multipliers – ADMM)
  • 76. دیدگاه کلی ADMM
  • 77. تجزیه مسئله
  • 78. مراحل ADMM
  • 79. کاربرد ADMM
  • 80. مسائل با قید تساوی
  • 81. روش‌های حل مسائل با قید تساوی
  • 82. مسائل با قید نامساوی
  • 83. روش‌های حل مسائل با قید نامساوی
  • 84. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی محدب
  • 85. ویژگی‌های مسائل بهینه‌سازی محدب
  • 86. روش‌های حل مسائل محدب
  • 87. کاربرد مسائل محدب
  • 88. مسائل بهینه‌سازی غیرمحدب
  • 89. چالش‌های مسائل غیرمحدب
  • 90. روش‌های تقریبی برای مسائل غیرمحدب
  • 91. جستجو در فضای راه حل
  • 92. الگوریتم‌های تصادفی
  • 93. بهینه‌سازی با مقیاس‌پذیری بالا (Large-Scale Optimization)
  • 94. چالش‌های مسائل مقیاس‌پذیر
  • 95. روش‌های کم‌حافظه (Limited-memory Methods)
  • 96. روش L-BFGS
  • 97. کاربرد L-BFGS
  • 98. روش‌های موازی (Parallel Methods)
  • 99. پیاده‌سازی موازی الگوریتم‌ها
  • 100. بهینه‌سازی توزیع شده (Distributed Optimization)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی عددی جامع: از تئوری تا پیاده‌سازی با رویکرد Nocedal”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا