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一、高阶偏导数 二、中值定理和泰勒公式 三、极值问题
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背景知识 最优化问题举例 优化问题的数学模型及其分类 最优解与极值点 范数及其相关不等式 多元函数中值公式及其极值 二次函数
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第1节 基本概念 1.1 引言 1.2 极值问题 1.3 凸函数和凹函数 1.4 凸规则 1.5 下降迭代算法 第2节 一维搜索 2.1 斐波那契(Fibonacci)法 2.2 0.618法(黄金分割法) 第3节 无约束极值问题的解法 3.1 梯度法(最速下降法) 3.2 共轭梯度法 3.3 变尺度法 3.4 步长加速法
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一、函数单调性的判别法 二、。函数的极值及其求法 三、函数的最大值和最小值
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⚫ 背景知识 ⚫ 最优化问题举例 ⚫ 优化问题的数学模型及其分类 ⚫ 最优解与极值点 ⚫ 范数及其相关不等式 ⚫ 多元函数中值公式及其极值 ⚫ 二次函数
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一、函数的极值及其求法 二、函数的最大最小值问题
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一、内容简介 以罗尔定理,拉格朗日中值定理和柯西中值定理组成的一组中值定理是一整 个微分学的理论基础,尤其是拉格朗日中值定理.它们建立了函数值与导数值之 间的定量联系,因而可用中值定理通过导数去研究函数的性态;中值定理的主要 作用在于理论分析和证明;同时由柯西中值定理还可导出一个求极限的洛必达法 则.中值定理的应用主要是以中值定理为基础,应用导数判断函数上升、下降、 取极值、凹形、凸形和拐点等项的重要性态从而能把握住函数图象的各种几何 特征.此外,极值问题有重要的实际应用
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一、多元函数的极值 二、最值应用问题 三、条件极值
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一、函数的极值及其求法 二、最大值最小值问题
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