3年生向け講義

・数理手法III : 2018年9月 - 2019年1月

1. 参考書について (9月26日 配布)


2. 対称行列の正定値性 (10月10日 配布)


3. 最急降下法 (10月10日 配布)


4. 準ニュートン法 (10月24日 配布)


5. 最急降下法の加速法 (10月24日 配布)


6. 非線形計画問題の解法の概要 (10月31日 配布)


7. 凸関数とその最適性条件 (11月7日 配布)


8. CVXPYによる線形計画問題の解き方 (11月21日 配布) (Pythonのコード) (Matlabのコード)


9. 凸計画による回帰分析とその CVXPY での実装 (11月28日 配布) (Pythonのコード)


10. NetworkXによるネットワーク計画問題の解き方 (12月12日 配布) (Pythonのコード)


11. 最小木問題と階層的クラスタリング (12月12日 配布)


12. 整数計画のソルバーとLPファイルによる問題の記述法 (1月9日 配布) (LPファイル)


13. 演習問題（連続最適化編） (11月28日 配布)


14. 演習問題（離散最適化編） (12月5日 配布)


15. 講義映像のページ

大学院の講義

・線形数理要論 : 2018年4月 - 2018年7月

数理・情報教育研究センター「データ分析者養成コース」

・最適化手法入門 : 2018年12月6日, 13日, 20日, 27日

1. 参考書について (pdfファイル)


2. 線形計画問題の例と CVXPY による解き方 (pdfファイル) (Pythonのコード)


3. 多変数関数の勾配とヘッセ行列 (pdfファイル)


4. 無制約最適化問題の解法 (pdfファイル)


5. ラグランジュ乗数法 (pdfファイル)


6. 正定値対称行列 (pdfファイル)


7. 凸関数と凸集合 (pdfファイル)


8. 凸計画の回帰分析への応用と CVXPY での実装 (pdfファイル) (Pythonのコード)