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UCL - Comp0120 数值优化 考试&作业&论文辅导

UCL - Comp0120 数值优化 考试&作业&论文辅导

课程简介:


该模块旨在向学生提供对优化领域的概述,并使他们实际了解最流行的优化技术。学生将学会将这些方法应用于他们在研究中遇到的问题,例如MSC项目/论文以及以后的职业生涯中。


课程目标:


该模块的目标是使学生全面了解各种优化技术及其适用性。此外,学生将学习数学方法,并学会将这些技术应用于他们在研究项目、MSC论文以及以后的职业生涯中遇到的问题。


课程学习成果:


成功完成该模块后,学生将能够:

- 理解一系列优化技术及其适用性。

- 应用数学方法解决优化问题。

- 将优化技术应用于他们在研究项目、MSC论文以及以后的职业生涯中遇到的问题。

- 对于给定问题产生的结果进行批判性评估。


课程学习内容:


该模块涵盖了一系列最先进的数值优化技术。它包括无约束和约束问题的方法,凸和非凸问题的方法,以及非凸优化的基础知识。


通常在该模块中涵盖的主题包括:

- 数学公式和优化问题的类型。

- 无约束优化理论,如局部最小值,一阶和二阶条件。

- 无约束优化方法,如线搜索,信赖域,梯度下降,共轭梯度,牛顿,拟牛顿和不精确牛顿方法。

- 最小二乘问题。

- 限制优化理论,如本地和全局解,一阶和二阶最优性,约束资格,平等和不平等约束,二元性,KKT条件。

- 对平等和不平等约束的约束优化方法,如约束消除,可行和不可行的牛顿方法,原始偶方法,惩罚,障碍,障碍和增强的拉格朗日方法,内点方法。

- 非平滑优化,如次梯度方法,近端算子,算子分裂,ADMM,非平滑惩罚如L1或TV。


课程要求:


要选择此模块作为选修课或自选课,学生必须在学年中注册该模块。此外,学生必须在线性代数和分析方面有较强的能力,精通矩阵运算,并具有MATLAB的工作知识。课程评估将需要使用MATLAB完成,并且所有解决方案都将在MATLAB中提供。


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