Algorithms for Convex Optimization H 200 p. 21

著者：Vishnoi, Nisheeth K. (Yale University, Connecticut)

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内容の説明

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.

登録情報

商品コード：1032592698
出版社: Cambridge University Press
出版年月: 2021/10
ISBN-10: 1108482023
ISBN-13: 978-1-108-48202-8
出版国: イギリス
装丁: hardcover/Geb./rel.
媒体: 冊子
ページ数: 200 p., 1 illus.
ジャンル: ソフトウェア