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4.8 二次逼近法（下）
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      [1] 课程简介
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      课程简介
      [2] 1.0 基础数学知识（上）
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      1.0 基础数学知识（上）
      [3] 1.0 基础数学知识（下）
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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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      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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      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）
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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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      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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      [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（上）
      [18] 2.3 单纯形法（下）
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      [19] 2.4 单纯形法的说明和补充（上）
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      2.4 单纯形法的说明和补充（上）
      [20] 2.4 单纯形法的说明和补充（下）
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      2.4 单纯形法的说明和补充（下）
      [21] 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（上）
      [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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      3.1 下降递推算法（下）
      [25] 3.2 一维搜索（上）
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      3.2 一维搜索（上）
      [26] 3.2 一维搜索（下）
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      3.2 一维搜索（下）
      [27] 3.2 一维搜索（上）
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      [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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      3.4 共轭方向法和共轭梯度法（上）
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      3.5 变尺度法（上）
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      3.5 变尺度法（下）
      [40] 4.1 约束优化的K-T条件（上）
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      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）
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      4.2 惩罚函数法（上）
      [43] 4.2 惩罚函数法（中）
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      4.2 惩罚函数法（中）
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      [45] 4.3 碰壁函数法（上）
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      4.3 碰壁函数法（上）
      [46] 4.3 碰壁函数法（下）
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      4.3 碰壁函数法（下）
      [47] 4.4 可行方向法（上）
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      4.4 可行方向法（上）
      [48] 4.4 可行方向法（中）
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      4.4 可行方向法（中）
      [49] 4.4 可行方向法（下）
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      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）
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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）
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