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Julia高性能科學計算(第2版)

  • 作者：(韓)權昌賢|責編:張春雨|譯者:徐國棟//李琦
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121381775
  • 出版日期：2020/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：226
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    Julia像C一樣快，像MATLAB一樣方便，並且像Python一樣通用。在Julia開發者，特別是JuMP包開發者的大力支持下，Julia為運籌學及相關領域的高性能科學計算提供了一個強大的工具——JuMP。
    本書對Julia語法基礎及其標準庫、編程技巧、數值優化、優化求解、電腦科學計算都有所涉及，它可以作為電腦科學計算的入門圖書使用；本書作者是美國南佛羅里達大學副教授Changhyun Kwon，他為了方便學生的研究、學習寫下本書，所以本書也可以作為高校研究生和教師的有用的參考書。
作者介紹
(韓)權昌賢|責編:張春雨|譯者:徐國棟//李琦
目錄
第1章  介紹和安裝
  1.1  什麼是Julia及為什麼要使用Julia
  1.2  安裝Julia
    1.2.1  在Windows系統上安裝Julia
    1.2.2  在macOS系統上安裝Julia
    1.2.3  運行Julia腳本
    1.2.4  安裝Gurobi
    1.2.5  安裝CPLEX
  1.3  安裝IJulia
  1.4  包管理
  1.5  幫助
第2章  簡單線性規劃
  2.1  線性規劃問題
  2.2  寫線性規劃問題的其他方式
  2.3  寫線性規劃問題的另一種方式
  2.4  混合整數線性規劃問題
第3章  Julia語言基礎
  3.1  向量、矩陣和數組
  3.2  元組
  3.3  索引和範圍
  3.4  列印信息
  3.5  集合、字典和循環
  3.6  函數
  3.7  變數的作用域
  3.8  隨機數生成
  3.9  文件讀/寫
  3.10  繪圖
    3.10.1  PyPlot包
    3.10.2  在PyPlot中避免使用第三方字體
第4章  數值方法選講
  4.1  曲線擬合
  4.2  數值微分
  4.3  數值積分
  4.4  自動微分
第5章  單純形法
  5.1  單純形法簡介
  5.2  查詢所有基本可行解
  5.3  使用JuMP包
  5.4  表格式的樞軸旋轉
  5.5  單純形法的實現
    5.5.1  initialize(c,A,b)
    5.5.2  is_optimal(tableau)
    5.5.3  pivoting!(tableau)
    5.5.4  創建模型
  5.6  後面的步驟
第6章  網路優化問題
  6.1  最小費用網路流問題
  6.2  運輸問題
  6.3  最短路徑問題
  6.4  實現Dijkstra演算法

第7章  內點法
  7.1  仿射尺度演算法
  7.2  原路徑跟蹤演算法
  7.3  評述
第8章  非線性優化問題
  8.1  無約束優化
    8.1.1  線性搜索
    8.1.2  無約束優化
    8.1.3  盒約束優化
  8.2  非線性優化
  8.3  其他求解器
  8.4  混合整數非線性規劃
第9章  蒙特卡洛方法
  9.1  概率分佈
  9.2  隨機線性規劃
  9.3  估算簡單路徑的數目
第10章  拉格朗日鬆弛
  10.1  拉格朗日鬆弛介紹
    10.1.1  下界與上界
    10.1.2  次梯度優化
    10.1.3  總結
  10.2  p-中位問題
    10.2.1  讀取數據文件
    10.2.2  最優化求解p-中位問題
    10.2.3  拉格朗日鬆弛應用
    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  互補問題
  11.1  線性互補問題（LCP）
  11.2  非線性互補問題（NCP）
  11.3  混合互補問題（MCP）
第12章  最優化求解器中的參數
  12.1  設置CPU時間限制
  12.2  設置最優化間隙公差
  12.3  熱啟動
  12.4  Big-M與整性公差
  12.5  關掉求解器的輸出
  12.6  其他求解器參數

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