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3.1 下降递推算法(下)
1525 播放
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[1] 课程简介
3824播放
01:59
课程简介
[2] 1.0 基础数学知识(上)
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09:13
1.0 基础数学知识(上)
[3] 1.0 基础数学知识(下)
1225播放
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1.0 基础数学知识(下)
[4] 1.1 最优化问题举例
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05:34
1.1 最优化问题举例
[5] 1.2 最优化的基本概念(上)
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1.2 最优化的基本概念(上)
[6] 1.2 最优化的基本概念(下)
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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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1.3 凸集和凸函数(上)
[8] 1.3 凸集和凸函数(中)
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[9] 1.3 凸集和凸函数(下)
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[10] 2.1 线性规划的标准形式(上)
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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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[12] 2.2 线性规划的基本定理(上)
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[14] 2.3 单纯形法(上)
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[15] 2.3 单纯形法(下)
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[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)
1525播放
待播放
3.1 下降递推算法(下)
[25] 3.2 一维搜索(上)
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08:20
3.2 一维搜索(上)
[26] 3.2 一维搜索(下)
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08:21
3.2 一维搜索(下)
[27] 3.2 一维搜索(上)
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3.2 一维搜索(上)
[28] 3.2 一维搜索(下)
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3.2 一维搜索(下)
[29] 3.2 一维搜索(上)
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13:07
3.2 一维搜索(上)
[30] 3.2 一维搜索(中)
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3.2 一维搜索(中)
[31] 3.2 一维搜索(下)
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3.2 一维搜索(下)
[32] 3.3 求多变量函数极值的基本下降...
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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...
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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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[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)
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[38] 3.5 变尺度法(中)
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[40] 4.1 约束优化的K-T条件(上)
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[42] 4.2 惩罚函数法(上)
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[45] 4.3 碰壁函数法(上)
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[47] 4.4 可行方向法(上)
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[53] 4.8 二次逼近法(上)
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