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Julia高性能科学计算(第2版)电子书

本书是Julia Programming for Operations Research的中文版,作者是美国南佛罗里达大学副教授Changhyun Kwon。他为了方便学生学习写下本书,因此本书可以作为高校计算机、运筹学及相关专业师生的优秀的参考书。 本书还可以作为Julia语言爱好者、IT从业者、技术尝鲜者的门图书,本书内容主要涉及Julia语言、科学计算、数学建模、数值优化、优化求解、运筹学等。 麻省理工学院(MIT)在读博士、Julia中文社区核心成员覃含章,Julia中文社区核心成员、Julia的量子算法包jl的作者之一罗秀哲(Roger)联袂为本书做序,他们皆在阅读本书的中、英文版本后才提笔写下客观的荐言,其诚足为读者阅读本书的“钥匙”。

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作       者:(美)Changhyun Kwon(权昌贤)

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2020-03-01

字       数:5.3万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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Julia像C一样快,像MATLAB一样方便,并且像Python一样通用。在Julia发者,特别是JuMP包发者的大力支持下,Julia为运筹学及相关领域的高性能科学计算提供了一个强大的工具——JuMP。 《Julia高性能科学计算(第2版)》对Julia语法基础及其标准库、编程技巧、数值优化、优化求解、计算机科学计算都有所涉及,它可以作为计算机科学计算的门图书使用;《Julia高性能科学计算(第2版)》作者是美国南佛罗里达大学副教授Changhyun Kwon,他为了方便学生的研究、学习写下本书,所以《Julia高性能科学计算(第2版)》也可以作为高校研究生和教师的有用的参考书。<br/>【推荐语】<br/>本书是Julia Programming for Operations Research的中文版,作者是美国南佛罗里达大学副教授Changhyun Kwon。他为了方便学生学习写下本书,因此本书可以作为高校计算机、运筹学及相关专业师生的优秀的参考书。 本书还可以作为Julia语言爱好者、IT从业者、技术尝鲜者的门图书,本书内容主要涉及Julia语言、科学计算、数学建模、数值优化、优化求解、运筹学等。 麻省理工学院(MIT)在读博士、Julia中文社区核心成员覃含章,Julia中文社区核心成员、Julia的量子算法包jl的作者之一罗秀哲(Roger)联袂为本书做序,他们皆在阅读本书的中、英文版本后才提笔写下客观的荐言,其诚足为读者阅读本书的“钥匙”。<br/>【作者】<br/>作者 Changhyun Kwon是南佛罗里达大学工业与管理系统工程副教授。他的研究兴趣包括运输系统分析和服务运营问题。他的研究得到了包括国家科学基金会、美国运输部和加拿大大使馆在内的各种组织的支持。在加南佛罗里达大学之前,Changhyun Kwon曾在布法罗大学任教,并于2015年获得UB杰出学者:青年研究者奖。 译者 徐国栋:浙江大学计算机专业硕士,目前主要从事与3D视觉相关的研究,Julia爱好者,Julia中文社区翻译参与者。 李琦:生物信息资深从业者,星宇辰庚CEO。Julia骨灰粉,Julia中文社区翻译参与者。<br/>
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内容简介

推荐序1

推荐序2

前言

第1章 介绍和安装

1.1 什么是Julia及为什么要使用Julia

1.2 安装Julia

1.2.1 在Windows系统上安装Julia

1.2.2 在macOS系统上安装Julia

1.2.3 运行Julia脚本

1.2.4 安装Gurobi

1.2.5 安装CPLEX

1.3 安装IJulia

1.4 包管理

1.5 帮助

第2章 简单线性规划

2.1 线性规划问题

2.2 写线性规划问题的其他方式

2.3 写线性规划问题的另一种方式

2.4 混合整数线性规划问题

第3章 Julia语言基础

3.1 向量、矩阵和数组

3.2 元组

3.3 索引和范围

3.4 打印信息

3.5 集合、字典和循环

3.6 函数

3.7 变量的作用域

3.8 随机数生成

3.9 文件读/写

3.10 绘图

3.10.1 PyPlot包

3.10.2 在PyPlot中避免使用第三方字体

第4章 数值方法选讲

4.1 曲线拟合

4.2 数值微分

4.3 数值积分

4.4 自动微分

第5章 单纯形法

5.1 单纯形法简介

5.2 查询所有基本可行解

5.3 使用JuMP包

5.4 表格式的枢轴旋转

5.5 单纯形法的实现

5.5.1 initialize(c,A,b)

5.5.2 is_optimal(tableau)

5.5.3 pivoting!(tableau)

5.5.4 创建模型

5.6 后面的步骤

第6章 网络优化问题

6.1 最小费用网络流问题

6.2 运输问题

6.3 最短路径问题

6.4 实现Dijkstra算法

第7章 内点法

7.1 仿射尺度算法

7.2 原路径跟踪算法

7.3 评述

第8章 非线性优化问题

8.1 无约束优化

8.1.1 线性搜索

8.1.2 无约束优化

8.1.3 盒约束优化

8.2 非线性优化

8.3 其他求解器

8.4 混合整数非线性规划

第9章 蒙特卡洛方法

9.1 概率分布

9.2 随机线性规划

9.3 估算简单路径的数目

第10章 拉格朗日松弛

10.1 拉格朗日松弛介绍

10.1.1 下界与上界

10.1.2 次梯度优化

10.1.3 总结

10.2 p-中位问题

10.2.1 读取数据文件

10.2.2 最优化求解p-中位问题

10.2.3 拉格朗日松弛应用

10.2.4 求解下界

10.2.5 求解上界

10.2.6 更新拉格朗日乘子

第11章 互补问题

11.1 线性互补问题(LCP)

11.2 非线性互补问题(NCP)

11.3 混合互补问题(MCP)

第12章 最优化求解器中的参数

12.1 设置CPU时间限制

12.2 设置最优化间隙公差

12.3 热启动

12.4 Big-M与完整性公差

12.5 关掉求解器的输出

12.6 其他求解器参数

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