3.1 线性规划模型 3.2 线性规划的单纯形法 3.3 线性规划的对偶 3.4 灵敏度分析

第一章 线性规划 第二章 对偶 第三章 整数规划 第四章 运输问题 第五章 网络优化 第六章 动态规划 第七章 排队论

６．１ 问题的提出 ６．2 凸集 ６．3 一般提法和几何意义 ６．4 单纯形法理论基础 ６．5 单纯形法和单纯形表格 ６．６ 改善的单纯形法表格 ６．７ 二阶段法与大M法 ６．8 退化情形及其他 ６．9 对偶原理 ６．10 对偶单纯形法

现在从另一个角度提出问题: 设有一个制造商,要生产m种不同的药丸来代替上述n种不同的食物,试问每种药丸 的价格如何确定,才能获利最大 仍可利用上面的表格,设第i种药丸的价格是w;,并记W=(w1,…,m)为了达到畅 销的目的,药丸的价格当然不宜超过与之相当的食物的价格,即应有WA≤C,于是问题变 成

8环境系统最优化 8.1环境规划和系统最优化 8.2线性规划的概念 8.3图解法解维线性规划问题 8.4单纯形法解LP问题 8.5对偶线性规划模型 8.6 Excel的规划求解 8.7规划求解在大气污染控制中应用

8环境系统最优化 8.1环境规划和系统最优化 8.2线性规划的概念 8.3图解法解维线性规划问题 8.4单纯形法解LP问题 8.5对偶线性规划模型 8.6 Excel的规划求解 8.7规划求解在大气污染控制中应用

8.1 环境规划和系统最优化 8.2 线性规划的概念 8.3 图解法解二维线性规划问题 8.4 单纯形法解LP问题 8.5 对偶线性规划模型 8.6 Excel的规划求解 8.7 规划求解在大气污染控制中应用

1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法

提出一种互为Hilbert变换对的小波代数构造方法.这种互为Hilbert变换对的小波基的构造是从构造小波的充要条件入手,利用延迟滤波器的思想,把问题化为代数方程组求解.该方法可以避免进行谱分解.经实验证实:由基于本文构造的小波对的对偶树复小波变换可以得到比离散小波变换更好的特征提取效果

本章重点是叠加定理、戴维南定理和最大功率传输定理，难点是应用不同定理分析电路问题。 1. 叠加定理、齐性定理 2. 替代定理 3. 戴维南定理和诺顿定理 4. 特勒根定理 5. 互易定理 6. 对偶原理