سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی پیشرفته با توابع محدب تعمیم‌یافته: از پارامتری‌سازی جامع تا کاربرد عملی با پایتون

کتاب بهینه‌سازی پیشرفته با توابع محدب تعمیم‌یافته: از پارامتری‌سازی جامع تا کاربرد عملی با پایتون

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 پیشرفته با توابع محدب تعمیم‌یافته: از پارامتری‌سازی جامع تا کاربرد عملی با پایتون

موضوع کلی: بهینه‌سازی پیشرفته

موضوع میانی: مدل‌سازی و بهینه‌سازی با توابع محدب تعمیم‌یافته

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی: انواع، چالش‌ها و کاربردها
  • 2. مبانی توابع محدب: تعریف، ویژگی‌ها و اهمیت
  • 3. توابع محدب کلاسیک: مثال‌ها و خواص کلیدی
  • 4. تعمیم تحدب: انگیزه و ضرورت
  • 5. تعریف توابع محدب تعمیم‌یافته: شبه تحدب، تحدب کوآزی، و غیره
  • 6. خواص و ویژگی‌های توابع شبه محدب
  • 7. خواص و ویژگی‌های توابع تحدب کوآزی
  • 8. رابطه بین توابع محدب، شبه محدب و تحدب کوآزی
  • 9. نظریه‌های جداسازی و توابع محدب تعمیم‌یافته
  • 10. مقدمه‌ای بر پارامتری‌سازی توابع
  • 11. نیاز به پارامتری‌سازی جامع توابع محدب تعمیم‌یافته
  • 12. بررسی روش‌های موجود پارامتری‌سازی
  • 13. معرفی مقاله "Universal Representation of Generalized Convex Functions and their Gradients"
  • 14. مروری بر ایده‌های کلیدی مقاله
  • 15. شرح ریاضی پارامتری‌سازی جامع
  • 16. اثبات قضیه نمایش جهانی
  • 17. تعریف فضای توابع محدب تعمیم‌یافته پارامتری‌شده
  • 18. محاسبه گرادیان توابع محدب تعمیم‌یافته در فضای پارامتری
  • 19. تحلیل حساسیت و پایداری پارامتری‌سازی
  • 20. پیاده‌سازی پارامتری‌سازی جامع با استفاده از پایتون: کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 21. ایجاد کلاس پایه برای توابع محدب تعمیم‌یافته در پایتون
  • 22. پیاده‌سازی توابع شبه محدب در پایتون
  • 23. پیاده‌سازی توابع تحدب کوآزی در پایتون
  • 24. محاسبه گرادیان توابع شبه محدب در پایتون
  • 25. محاسبه گرادیان توابع تحدب کوآزی در پایتون
  • 26. تست و اعتبارسنجی پیاده‌سازی‌ها
  • 27. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 28. روش‌های گرادیان کاهشی: اصول و کاربردها
  • 29. روش‌های نیوتن و شبه نیوتن
  • 30. الگوریتم‌های مبتنی بر جستجوی خطی
  • 31. الگوریتم‌های مبتنی بر ناحیه اعتماد
  • 32. بهینه‌سازی مقید: محدودیت‌های تساوی و نامساوی
  • 33. روش‌های برنامه‌ریزی درجه دوم متوالی (SQP)
  • 34. روش‌های ضرب‌کننده‌های لاگرانژ افزوده (ALM)
  • 35. حل مسائل بهینه‌سازی با توابع محدب تعمیم‌یافته: چالش‌ها و راهکارها
  • 36. استفاده از گرادیان‌های محاسبه‌شده برای بهینه‌سازی
  • 37. پیاده‌سازی الگوریتم گرادیان کاهشی در پایتون
  • 38. پیاده‌سازی الگوریتم نیوتن در پایتون
  • 39. پیاده‌سازی الگوریتم SQP در پایتون
  • 40. پیاده‌سازی الگوریتم ALM در پایتون
  • 41. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 42. معیارهای همگرایی و توقف
  • 43. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 44. بهینه‌سازی با استفاده از توابع محدب تعمیم‌یافته پارامتری‌شده در پایتون
  • 45. ادغام پارامتری‌سازی جامع با الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 46. بهینه‌سازی توابع هدف غیر محدب با استفاده از پارامتری‌سازی محدب تعمیم‌یافته
  • 47. کاربردها در یادگیری ماشین: مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 48. کاربردها در مهندسی برق: طراحی شبکه‌های قدرت
  • 49. کاربردها در اقتصاد: تخصیص منابع
  • 50. کاربردها در مهندسی مکانیک: طراحی سازه
  • 51. کاربردها در پردازش سیگنال: فیلترهای تطبیقی
  • 52. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی تصادفی
  • 53. روش‌های مونت‌کارلو
  • 54. الگوریتم ژنتیک
  • 55. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)
  • 56. شبیه‌سازی تبرید (Simulated Annealing)
  • 57. بهینه‌سازی بیزی
  • 58. بهینه‌سازی تصادفی با توابع محدب تعمیم‌یافته
  • 59. کاربرد الگوریتم ژنتیک در بهینه‌سازی توابع شبه محدب
  • 60. کاربرد الگوریتم PSO در بهینه‌سازی توابع تحدب کوآزی
  • 61. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های بهینه‌سازی تصادفی
  • 62. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف
  • 63. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون
  • 64. پیاده‌سازی الگوریتم PSO در پایتون
  • 65. پیاده‌سازی الگوریتم شبیه‌سازی تبرید در پایتون
  • 66. پیاده‌سازی الگوریتم بهینه‌سازی بیزی در پایتون
  • 67. بهینه‌سازی چند هدفه: مفاهیم و روش‌ها
  • 68. جبهه پارتو و بهینگی پارتو
  • 69. الگوریتم‌های بهینه‌سازی چند هدفه: NSGA-II، MOEA/D
  • 70. بهینه‌سازی چند هدفه با توابع محدب تعمیم‌یافته
  • 71. کاربرد الگوریتم NSGA-II در بهینه‌سازی توابع شبه محدب چند هدفه
  • 72. کاربرد الگوریتم MOEA/D در بهینه‌سازی توابع تحدب کوآزی چند هدفه
  • 73. پیاده‌سازی الگوریتم NSGA-II در پایتون
  • 74. پیاده‌سازی الگوریتم MOEA/D در پایتون
  • 75. مقایسه الگوریتم‌های بهینه‌سازی چند هدفه
  • 76. مباحث پیشرفته در بهینه‌سازی محدب تعمیم‌یافته
  • 77. توابع محدب تعمیم‌یافته مرتبه بالاتر
  • 78. بهینه‌سازی با توابع مرکب محدب تعمیم‌یافته
  • 79. کاربرد تئوری دوگان در بهینه‌سازی محدب تعمیم‌یافته
  • 80. بهینه‌سازی پراکنده با استفاده از توابع محدب تعمیم‌یافته
  • 81. کاربردها در علوم داده: انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 82. کاربردها در مالی: مدیریت پورتفولیو
  • 83. ملاحظات محاسباتی در بهینه‌سازی توابع محدب تعمیم‌یافته
  • 84. روش‌های موازی‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 85. استفاده از GPU برای بهینه‌سازی
  • 86. راهکارهای مقیاس‌پذیری
  • 87. تحلیل خطا و حساسیت در کاربردهای عملی
  • 88. مطالعات موردی: حل مسائل واقعی با استفاده از بهینه‌سازی محدب تعمیم‌یافته
  • 89. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی بهینه‌سازی با توابع محدب تعمیم‌یافته
  • 90. مروری بر تحقیقات جاری در این زمینه
  • 91. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی دوره
  • 92. منابع و مراجع تکمیلی
  • 93. پروژه‌های عملی: حل مسائل بهینه‌سازی پیچیده با استفاده از پایتون
  • 94. ارائه پروژه‌ها و بحث گروهی
  • 95. آینده بهینه‌سازی با توابع محدب تعمیم‌یافته و یادگیری ماشین
  • 96. بهبود عملکرد و سرعت الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 97. ادغام با سایر روش‌های بهینه‌سازی
  • 98. ابزارهای پیشرفته پایتون برای بهینه‌سازی
  • 99. جمع‌بندی نهایی و پرسش و پاسخ

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.