Algorithms for Convex Optimization
📚 چرا کتاب فیزیکی بخریم؟
  • ✅ کیفیت چاپ عالی و کاغذ مرغوب
  • ✅ راحتی مطالعه بدون نیاز به دستگاه
  • ✅ امکان یادداشت‌برداری و هایلایت
  • ✅ تحویل سریع در سراسر کشور
⏰ پیشنهاد ویژه!

تا پایان امروز 15% تخفیف برای خرید این کتاب

کد تخفیف: SPECIAL15

قیمت نهایی کتاب

368,450 تومان

شامل چاپ و صحافی

لذت ورق زدن یک کتاب واقعی

  • سال انتشار: 2021
  • صفحات: 342
  • اندازه فایل: 4 MB
  • زبان‌: English
  • انتشارات: Cambridge University Press
  • تعداد مشاهده: 205
  • امتیاز کاربران: 4.5
  • شابک/ISBN: 1108482023
    9781108482028

کلمات کلیدی:

Generate PowerPoint Files with LLM
Generate PowerPoint Files with LLM

⚡️SlideGenie is an intelligent educational slide generator (Open Source Repository) that leverages the power of OpenAI API to create engaging presentations and converts Mermaid diagrams into visual assets.

Features: 

  • AI-powered slide content generation
  • Automatic Mermaid diagram to image conversion
  • Customizable slide templates
  • Multi-language support 
  • Educational content optimization

مشاهده بیشتر

Algorithms for Convex Optimization

4.5

بر اساس نظر کاربران

Unordered تئوری و علوم کامپیوتر English
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدین

کتاب های مرتبط:

معرفی کتاب «Algorithms for Convex Optimization»

کتاب «Algorithms for Convex Optimization» نوشته نیشیت ک. ویشنوی، یکی از آثار درخشان و برجسته در حوزه ریاضی و علوم کامپیوتر است که به بررسی عمیق مفاهیم پایه و الگوریتم‌ها در موضوع بهینه‌سازی محدب می‌پردازد. این کتاب برای دانشجویان، محققان و افرادی که علاقه‌مند به درک دقیق‌تر این حوزه هستند، نوشته شده است. با تمرکز ویژه بر تئوری، کاربردها، و پیچیدگی الگوریتم‌ها، این اثر به یکی از منابع کلیدی و مرجع در زمینه بهینه‌سازی محدب تبدیل شده است. در ادامه، بخش‌های مختلف این کتاب را مرور و اهمیت آن را بررسی می‌کنیم.

خلاصه‌ای از کتاب

این کتاب در ابتدا به معرفی مفاهیم اولیه مربوط به Convex Sets و Convex Functions می‌پردازد و سپس به بیان تئوری‌های مرتبط از جمله Duality و Lagrangian Methods می‌پردازد. در ادامه، الگوریتم‌های مهم مانند Gradient Descent، Interior-point Methods و Ellipsoid Method به صورت جامع بررسی می‌شوند. هر بخش شامل توضیحات مفصل و اثبات‌های ریاضی است تا خواننده بتواند ارتباط نزدیکی میان تئوری و عمل برقرار کند.

این کتاب نه تنها به بررسی اصول و مفاهیم کلیدی در بهینه‌سازی محدب می‌پردازد، بلکه ابزارهای لازم برای تجزیه و تحلیل مسائل پیچیده و طراحی راه‌حل‌های مؤثر را نیز ارائه می‌کند. نویسنده با بهره‌گیری از مثال‌های کاربردی و تحلیل‌های عمیق، به خواننده کمک می‌کند تا مفهوم الگوریتم‌های بهینه‌سازی از دیدگاه Computational Complexity را بهتر درک کند.

نکات برجسته و کلیدی

  • معرفی کامل مفاهیم پایه ریاضی مرتبط با بهینه‌سازی محدب.
  • بررسی فرآیندهای الگوریتمیک مانند Gradient Descent و Newton Methods.
  • تمرکز بر تئوری‌های پیچیدگی و اثبات‌های دقیق.
  • ارائه مثال‌های کاربردی در حوزه‌های مختلف مانند Machine Learning و اقتصاد.
  • توسعه ابزارهای تحلیلی برای حل مسائل بهینه‌سازی پیچیده.

جملات معروف از کتاب

“Convex optimization is not just a mathematical framework; it is a window to efficient computation.”

Nisheeth K. Vishnoi

“Understanding the geometry of convex sets unlocks the power of optimization algorithms.”

Nisheeth K. Vishnoi

چرا این کتاب مهم است؟

در عصری که محاسبات و تحلیل داده‌ها نقش کلیدی در علوم، اقتصاد و فناوری ایفا می‌کنند، داشتن دانشی عمیق از بهینه‌سازی محدب برای هر محقق یا مهندس ضروری است. الگوریتم‌های بهینه‌سازی محدب یکی از اصلی‌ترین ابزارها در حوزه‌های مختلف مانند Machine Learning، Robotics، و شبکه‌های پیچیده هستند. این کتاب با سبک جامع و دقیق خود، پایه لازم برای درک موضوع و توسعه مدل‌های موثر را فراهم می‌کند.

علاوه بر این، این کتاب به بررسی تاریخچه و تئوری‌های بنیادین در کنار کاربردهای پیشرفته می‌پردازد. هماهنگی میان رویکرد نظری و عملی آن، این اثر را به منبعی ارزشمند و منحصربه‌فرد تبدیل کرده است. اگر به دنبال افزایش توانایی خود در حل مسائل محاسباتی یا درک بهتر مفاهیم الگوریتمیک هستید، کتاب «Algorithms for Convex Optimization» یک انتخاب بی‌نظیر خواهد بود.

In the last few years, Algorithms for Convex Optimization have revolutionized algorithm design, both for discrete and continuous optimization problems. For problems like maximum flow, maximum matching, and submodular function minimization, the fastest algorithms involve essential methods such as gradient descent, mirror descent, interior point methods, and ellipsoid methods. The goal of this self-contained book is to enable researchers and professionals in computer science, data science, and machine learning to gain an in-depth understanding of these algorithms. The text emphasizes how to derive key algorithms for convex optimization from first principles and how to establish precise running time bounds. This modern text explains the success of these algorithms in problems of discrete optimization, as well as how these methods have significantly pushed the state of the art of convex optimization itself.

دانلود رایگان مستقیم

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
ثبت نام /ورود

دسترسی به کتاب‌ها از طریق پلتفرم‌های قانونی و کتابخانه‌های عمومی نه تنها از حقوق نویسندگان و ناشران حمایت می‌کند، بلکه به پایداری فرهنگ کتابخوانی نیز کمک می‌رساند. پیش از دانلود، لحظه‌ای به بررسی این گزینه‌ها فکر کنید.

این کتاب رو در پلتفرم های دیگه ببینید

WorldCat به شما کمک میکنه تا کتاب ها رو در کتابخانه های سراسر دنیا پیدا کنید
امتیازها، نظرات تخصصی و صحبت ها درباره کتاب را در Goodreads ببینید
کتاب‌های کمیاب یا دست دوم را در AbeBooks پیدا کنید و بخرید

جستجوی فایل ها جستجوی کتاب در Goodreads جستجوی کتاب در AbeBooks

نویسندگان:

تصویر نویسنده
Nisheeth K. Vishnoi

1205

بازدید

4.5

امتیاز

50

نظر

98%

رضایت

نظرات:

4.5

بر اساس 0 نظر کاربران

احمد محمدی

"کیفیت چاپ عالی بود، خیلی راضی‌ام"

⭐⭐⭐⭐⭐

Questions & Answers

Ask questions about this book or help others by answering

Please وارد شوید to ask a question

No questions yet. Be the first to ask!

تماس با پشتیبان