Large-Scale Convex Optimization: Algorithms & Analyses via Monotone Operators
📚 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

374,000 تومان

شامل چاپ و صحافی

لذت ورق زدن یک کتاب واقعی

  • سال انتشار: 2022
  • صفحات: 319
  • اندازه فایل: 3 MB
  • زبان‌: English
  • انتشارات: Cambridge University Press
  • تعداد مشاهده: 231
  • امتیاز کاربران: 4.7
  • شابک/ISBN: 1009160850
    9781009160858

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

Large-Scale Convex Optimization: Algorithms & Analyses via Monotone Operators

4.7

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:

مقدمه کتاب: Large-Scale Convex Optimization: Algorithms & Analyses via Monotone Operators

کتاب «Large-Scale Convex Optimization: Algorithms & Analyses via Monotone Operators» نوشته Ernest K. Ryu و Wotao Yin، یکی از جامع‌ترین منابع در زمینه بهینه‌سازی محدب بزرگ‌مقیاس است که به بررسی اصول، الگوریتم‌ها و تحلیل‌های مرتبط از طریق چارچوب Monotone Operators می‌پردازد. این کتاب برای محققان و متخصصانی که علاقه‌مند به بهینه‌سازی ریاضی و کاربردهای گسترده آن در علوم داده و هوش مصنوعی هستند، یک مرجع ارزشمند محسوب می‌شود.

خلاصه‌ای از کتاب

این کتاب به صورت کاملا مدون و سیستماتیک، الگوریتم‌های مدرن بهینه‌سازی محدب را معرفی کرده و آن‌ها را با استفاده از مفاهیمی همچون Monotone Operators تحلیل می‌کند. نویسندگان تلاش کرده‌اند تا با ارائه مبانی ریاضی دقیق و مثال‌های عملی، خوانندگان را در درک بهتر موضوع یاری دهند. در فصل‌های اولیه، اصول پایه‌ای بهینه‌سازی محدب و مفاهیم کلیدی نظیر Gradient Descent و Proximal Algorithms معرفی می‌شود. سپس، رویکرد‌های مبتنی بر Monotone Operators به طور عمیق بررسی و کاربردهای آن‌ها در مسائل واقعی نظیر علوم داده، یادگیری ماشین و حل معادلات جبری بزرگ‌مقیاس ارائه می‌شود.

نکات کلیدی

  • درک کامل مفاهیم Monotone Operators و نقش آن‌ها در بهینه‌سازی.
  • آشنایی با الگوریتم‌های تأثیرگذار نظیر Forward-Backward Splitting و Douglas-Rachford Splitting.
  • روش‌های مرتبط با عملگرهای غیرخطی و کاربرد آن‌ها در حل مسائل محدب پیچیده.
  • ارتباط میان الگوریتم‌های یادگیری ماشین و علوم داده با نظریه‌های ریاضی بهینه‌سازی.
  • تحلیل دقیق ویژگی‌های همگرایی و پایداری الگوریتم‌ها در مسائل بزرگ‌مقیاس.

جملات معروف از کتاب

«بهینه‌سازی محدب، نه تنها ابزاری کلیدی در علوم داده و یادگیری ماشین است، بلکه نمایانگر یکی از زیباترین تلاقی‌ها میان ریاضیات و کاربرد واقعی می‌باشد.»

Ernest K. Ryu

«رویکردهای مبتنی بر Monotone Operators به ما امکان می‌دهند که مسائل بزرگ‌مقیاس را با پیچیدگی کمتر و کارایی بیشتر حل کنیم.»

Wotao Yin

چرا این کتاب اهمیت دارد؟

کتاب «Large-Scale Convex Optimization: Algorithms & Analyses via Monotone Operators» از چندین جنبه یک منبع حیاتی برای دانشجویان، محققان و مهندسان محسوب می‌شود:

  • ارائه‌ی دیدگاه عمیق نسبت به مسائل ریاضی در دنیای واقعی.
  • پوشش آخرین دستاوردهای علمی در زمینه بهینه‌سازی محدب و کاربردهای آن.
  • امکان یادگیری گام به گام الگوریتم‌های موثر با دیدگاه عملی و نظری.
  • ایجاد پلی میان ریاضیات نظری و کاربردهای واقعی از جمله یادگیری ماشین، پردازش سیگنال و حل مسائل معادلات دیفرانسیل.

این کتاب نه تنها برای پژوهشگران حرفه‌ای مفید است، بلکه به عنوان منبعی جامع برای کسانی که تازه وارد حوزه بهینه‌سازی شده‌اند نیز بسیار مناسب است. ارائه یک دید جامع به همراه تحلیل‌های دقیق ریاضی، این کتاب را به انتخابی ایده‌آل برای آموزش و تحقیق تبدیل کرده است.

Starting from where a first course in convex optimization leaves off, this text presents a unified analysis of first-order optimization methods – including parallel-distributed algorithms – through the abstraction of monotone operators. With the increased computational power and availability of big data over the past decade, applied disciplines have demanded that larger and larger optimization problems be solved. This text covers the first-order convex optimization methods that are uniquely effective at solving these large-scale optimization problems. Readers will have the opportunity to construct and analyze many well-known classical and modern algorithms using monotone operators, and walk away with a solid understanding of the diverse optimization algorithms. Graduate students and researchers in mathematical optimization, operations research, electrical engineering, statistics, and computer science will appreciate this concise introduction to the theory of convex optimization algorithms.

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
Wotao Yin

1231

بازدید

4.7

امتیاز

0

نظر

98%

رضایت

نظرات:

4.7

بر اساس 0 نظر کاربران

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!

قیمت نهایی
374,000 تومان
0

تماس با پشتیبان