Многомерная оптимизация и чувствительность – математическое моделирование | Лекция 5

Описание: Теперь, когда мы разобрались с оптимизацией с одной независимой переменной, перейдем к случаю нескольких переменных. В этой лекции мы познакомимся с основами многомерной оптимизации и вычислениями чувствительности. Это подразумевает работу с частными производными, градиентами и векторными функциями. Мы покажем, что при достаточно простой области оптимизации задача весьма похожа на задачу с одной переменной. В следующих лекциях мы сосредоточимся на сложностях, возникающих в более сложных областях, опираясь на материал этой видеолекции.

Этот курс ведет Джейсон Брамбургер из Университета Конкордия.

Подробнее о преподавателе: https://hybrid.concordia.ca/jbrambur/

Подпишитесь на @jbramburger7 в Твиттере, чтобы быть в курсе новостей.