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4.2 惩罚函数法(下)
1329 播放
乒乓小球
乒乓球
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[1] 课程简介
5094播放
01:59
课程简介
[2] 1.0 基础数学知识(上)
2030播放
09:13
1.0 基础数学知识(上)
[3] 1.0 基础数学知识(下)
1355播放
09:17
1.0 基础数学知识(下)
[4] 1.1 最优化问题举例
1865播放
05:34
1.1 最优化问题举例
[5] 1.2 最优化的基本概念(上)
1728播放
06:57
1.2 最优化的基本概念(上)
[6] 1.2 最优化的基本概念(下)
1194播放
06:58
1.2 最优化的基本概念(下)
[7] 1.3 凸集和凸函数(上)
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11:10
1.3 凸集和凸函数(上)
[8] 1.3 凸集和凸函数(中)
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1.3 凸集和凸函数(中)
[9] 1.3 凸集和凸函数(下)
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1.3 凸集和凸函数(下)
[10] 2.1 线性规划的标准形式(上)
1153播放
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2.1 线性规划的标准形式(上)
[11] 2.1 线性规划的标准形式(下)
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10:08
2.1 线性规划的标准形式(下)
[12] 2.2 线性规划的基本定理(上)
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09:11
2.2 线性规划的基本定理(上)
[13] 2.2 线性规划的基本定理(下)
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2.2 线性规划的基本定理(下)
[14] 2.3 单纯形法(上)
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2.3 单纯形法(上)
[15] 2.3 单纯形法(下)
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2.3 单纯形法(下)
[16] 2.3 单纯形法
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2.3 单纯形法
[17] 2.3 单纯形法(上)
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2.3 单纯形法(下)
[19] 2.4 单纯形法的说明和补充(上)
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[20] 2.4 单纯形法的说明和补充(下)
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[22] 2.5 线性规划的对偶理论与对偶单...
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2.5 线性规划的对偶理论与对偶单纯形法(下)
[23] 3.1 下降递推算法(上)
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3.1 下降递推算法(上)
[24] 3.1 下降递推算法(下)
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08:27
3.1 下降递推算法(下)
[25] 3.2 一维搜索(上)
1101播放
08:20
3.2 一维搜索(上)
[26] 3.2 一维搜索(下)
661播放
08:21
3.2 一维搜索(下)
[27] 3.2 一维搜索(上)
1054播放
08:17
3.2 一维搜索(上)
[28] 3.2 一维搜索(下)
774播放
08:17
3.2 一维搜索(下)
[29] 3.2 一维搜索(上)
1162播放
13:07
3.2 一维搜索(上)
[30] 3.2 一维搜索(中)
874播放
13:11
3.2 一维搜索(中)
[31] 3.2 一维搜索(下)
591播放
13:06
3.2 一维搜索(下)
[32] 3.3 求多变量函数极值的基本下降...
745播放
14:04
3.3 求多变量函数极值的基本下降法(上)
[33] 3.3 求多变量函数极值的基本下降...
696播放
14:08
3.3 求多变量函数极值的基本下降法(下)
[34] 3.4 共轭方向法和共轭梯度法(上...
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3.4 共轭方向法和共轭梯度法(上)
[35] 3.4 共轭方向法和共轭梯度法(中...
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3.4 共轭方向法和共轭梯度法(中)
[36] 3.4 共轭方向法和共轭梯度法(下...
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15:05
3.4 共轭方向法和共轭梯度法(下)
[37] 3.5 变尺度法(上)
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3.5 变尺度法(上)
[38] 3.5 变尺度法(中)
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3.5 变尺度法(中)
[39] 3.5 变尺度法(下)
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3.5 变尺度法(下)
[40] 4.1 约束优化的K-T条件(上)
819播放
12:04
4.1 约束优化的K-T条件(上)
[41] 4.1 约束优化的K-T条件(下)
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4.1 约束优化的K-T条件(下)
[42] 4.2 惩罚函数法(上)
872播放
10:38
4.2 惩罚函数法(上)
[43] 4.2 惩罚函数法(中)
881播放
10:38
4.2 惩罚函数法(中)
[44] 4.2 惩罚函数法(下)
1329播放
待播放
4.2 惩罚函数法(下)
[45] 4.3 碰壁函数法(上)
1431播放
12:03
4.3 碰壁函数法(上)
[46] 4.3 碰壁函数法(下)
1403播放
12:07
4.3 碰壁函数法(下)
[47] 4.4 可行方向法(上)
1414播放
15:28
4.4 可行方向法(上)
[48] 4.4 可行方向法(中)
1297播放
15:29
4.4 可行方向法(中)
[49] 4.4 可行方向法(下)
1349播放
15:21
4.4 可行方向法(下)
[50] 4.7 乘子法(上)
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4.7 乘子法(上)
[51] 4.7 乘子法(中)
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[53] 4.8 二次逼近法(上)
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4.8 二次逼近法(上)
[54] 4.8 二次逼近法(中)
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[56] 4.8 二次逼近法(上)
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[57] 4.8 二次逼近法(下)
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4.8 二次逼近法(下)
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