凸优化 中科大 凌青老师 4k高清修复(全集)

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2023-03-27 14:50:20
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视频选集
(1/54)
自动连播
1.引言(1)
42:31
2.引言(2)
45:16
3.仿射/凸/凸锥 + 集/组合/包(1)
45:12
4.仿射/凸/凸锥 + 集/组合/包(2)
38:04
5.几种重要的凸集(1)
45:13
6.几种重要的凸集(2)
44:56
7.凸集的交集,保凸运算(1)
45:09
8.凸集的交集,保凸运算(2)
45:49
10.凸函数的定义和扩展
36:59
11.凸函数定义2,常见例函数的凸性(1)
45:13
12.凸函数定义2,常见例函数的凸性(2)
45:14
13.函数凸性,保持函数凸性(1)
45:02
14.函数凸性,保持函数凸性(2)
46:36
15.复合函数保凸的条件,函数的透视(1)
44:57
16.复合函数保凸的条件,函数的透视(2)
43:53
17.复合函数保凸条件,函数的共轭,α-sublevel set,拟凸函数(1)
45:08
18.复合函数保凸条件,函数的共轭,α-sublevel set,拟凸函数(2)
44:28
19.课堂小测1),向量零范数的松弛形式,可微拟凸函数的一阶条件和二阶条件,对数凹函数/对数凸函数(1
23:59
20.课堂小测1),向量零范数的松弛形式,可微拟凸函数的一阶条件和二阶条件,对数凹函数/对数凸函数(2)
44:21
21.可微拟凸函数的一阶条件的充分性证明,凸问题(1)
45:11
22.可微拟凸函数的一阶条件的充分性证明,凸问题(2)
45:38
23.凸优化问题,凸优化约束的降维和升维(松弛变量),拟凸优化问题,凸问题局部最优等于全局最优,可微目标函数情况下的最优解(画图举例),三个名人的故事(1)
45:13
24.凸优化问题,凸优化约束的降维和升维(松弛变量),拟凸优化问题,凸问题局部最优等于全局最优,可微目标函数情况下的最优解(画图举例),三个名人的故事(2)
46:02
25.凸问题的等价变换,营养食谱问题,线性分数规划,二次规划,QCQP,回归问题下x稀疏时的LASSO(引入X=X+ + X-)(1)
45:11
26.凸问题的等价变换,营养食谱问题,线性分数规划,二次规划,QCQP,回归问题下x稀疏时的LASSO(引入X=X+ + X-)(2)
44:30
27.投资组合问题的形式,半正定规划问题,谱范数,多目标优化问题(1)
44:21
28.投资组合问题的形式,半正定规划问题,谱范数,多目标优化问题(2)
42:14
29.对偶性,Lagrange函数,Lagrange函数的凹性,对偶函数与函数共轭的关系(1)
45:11
30.对偶性,Lagrange函数,Lagrange函数的凹性,对偶函数与函数共轭的关系(2)
39:01
31.强对偶/弱对偶,对偶间隙,Slater条件,弱Slater条件,P*=d*的四种解释(1)
43:34
32.强对偶/弱对偶,对偶间隙,Slater条件,弱Slater条件,P*=d*的四种解释(2)
44:12
33.线性代数知识:Byod的《Convex Optimization》附录C的内容(1)
57:41
34.线性代数知识:Byod的《Convex Optimization》附录C的内容(2)
33:35
35.KKT条件,KKT条件充要性证明(1)
44:05
36.KKT条件,KKT条件充要性证明(2)
45:51
37.线性约束的QP问题的KKT条件,Water-filling问题的KKT条件(1)
45:19
38.线性约束的QP问题的KKT条件,Water-filling问题的KKT条件(2)
45:38
39.敏感性分析(1)
45:10
40.敏感性分析(2)
45:08
41.带等式约束的可微凸优化问题的罚函数形式,带线性不等式约束的可微凸优化问题的log-barrier法(1)
45:14
42.带等式约束的可微凸优化问题的罚函数形式,带线性不等式约束的可微凸优化问题的log-barrier法(2)
42:54
43.(课堂小测2),函数的强凸性,Hassien矩阵的上界下界,f(x)-P*的上界和下界,梯度下降法(1)
22:26
44.(课堂小测2),函数的强凸性,Hassien矩阵的上界下界,f(x)-P*的上界和下界,梯度下降法(2)
42:51
45.强凸性等价不等式及其相反性质的等价不等式,梯度下降法,算法的收敛性(1)
45:13
46.强凸性等价不等式及其相反性质的等价不等式,梯度下降法,算法的收敛性(2)
45:36
47.最速下降法(1)
45:10
48.最速下降法(2)
43:08
49.无约束优化问题算法选择建议,有约束优化问题(关心只含等式约束的问题):构造KKT条件,拉格朗日法/增广拉格朗日法(1)
44:53
50.无约束优化问题算法选择建议,有约束优化问题(关心只含等式约束的问题):构造KKT条件,拉格朗日法/增广拉格朗日法(2)
43:55
51.增广拉格朗日法,其常用技巧(分布式计算)(1)
44:19
52.增广拉格朗日法,其常用技巧(分布式计算)(2)
47:10
53.NLP专题讲座,NLP下的KKT条件(1)
45:35
54.NLP专题讲座,NLP下的KKT条件(2)
20:40
55.总复习
01:03:23
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