第1节 基本概念 第2节 一维搜索 第3 节无约束极值问题的解法

利用 Mathcad的内部 maximize和 minimize函数可以求多元函数的条件极值例1求函数u=x-2y+2x在条件x2+y2+2=1下的极值 1定义函数f(x,y,z)=x-2y+2z 2为各个自变量指定猜测值x1y=0z=-1 3将约束条件置于关键字 Given之后,用

第一节 多元函数的方向导数与梯度 第二节 多元函数的泰勒展开 第三节 凸集、凸函数与凸规划 第四节 等式约束优化问题的极值条件 第五节 不等式约束优化问题的极值条件

§2-1 方向导数与梯度 §2-2 凸集、凸函数与凸规划 §2-3 二次函数及正定矩阵 §2-4 无约束优化问题的极值条件 §2-5 有约束优化问题的极值条件

6.1 引言 6.2 最优控制的一般概念 6.4 有约束条件的泛函极值问题 6.3 无约束条件的泛函极值问题 6.5 变分法求解最优控制问题 6.6 极小值原理

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

1.求下列函数的条件极值: (1)f(x,y)=xy,约束条件为x+y=1; (2)f(x,y,z)=x-2y+2z,约束条件为x2+y2+z2=1;

过去十几年间最优化理论与方法发展十分迅速。最优化方法在 数学上是一种求极值的方法,它是应用数学的一个分支,现在它已 渗透到科学、技术、工程、经济各领域。 实际上人们做任何一件事,不管是分析问题,还是进行综合、 作出决策,都要用一种标准衡量一下是否达到了最优在科学实 验、生产技术改进、工程设计,和在生产计划管理、社会经济问题 中,人们总希望采取种种措施,以便在有限的资源条件下或规定的 约束条件下得到最满意的效果

以转炉污泥为原料,配入有机和无机复合结合剂,采用压制成型和低温焙烧的方法研制了高性能转炉污泥球团,并探索了影响球团强度的各种因素.试验发现球团强度随着焙烧温度的升高,球团强度增加,当温度达到大约873 K时强度达到极值;当温度超过873 K时,随着有机结合剂及结晶水的挥发,球团强度又明显下降;当温度超过1300K时,固相扩散增加,并出现液相烧结,因而球团强度显著增加.对影响球团强度的因素进行了模式识别分析,找到了目标优化区,确定了适宜的球团生产工艺条件

2.1 数据类型. 2 2.1.1 离散型数据.2 2.1.2 连续型数据.2 2.2 数据预处理. 2 2.2.1 数据预处理的原因.2 2.2.2 数据预处理的主要步骤.3 2.3 数据清理. 5 2.3.1 空缺值.5 2.3.2 噪声数据.5 2.4 数据集成. 7 2.4.1 实体识别问题.7 2.4.2 数据冗余.7 2.4.3 元组重复.8 2.5 数据归约. 8 2.5.1 数据立方体聚集.9 2.5.2 维归约.10 2.5.3 数量归约.11 2.5.4 数据压缩.12 2.6 数据变换. 12 2.6.1 数据规范化.12 2.6.2 数据离散化与概念分层.13 2.7 数据预处理的软件操作（SPSS Modeler）. 16 2.7.1 数据类型.16 2.7.2 数据清理.17 （1）缺失值与无效值.17 （2）孤立值和极值.22 2.7.3 数据集成.25 （1）纵向追加.25 （2）横向合并.26 （3）元组重复.28 2.7.4 数据归约.29 （1）抽样.29 （2）分箱.32 （3）特征选择.36 （4）因子分析.37 2.7.5 数据变换.40