2015/11/28
16 狭義準凹関数と限界代替率 y = f (x1, x2)は狭義準凹関数 f2 >0 傾きの絶対値 は単調減少 上位集合 の境界線において 1 2 ( ) dx dx U y − 2 1 1 2 f f dx dx 陰関数定理より− = キーワード: 凸解析, 準凸解析, 最適化理論, 双対性, 最適性, 制約想定 ジャーナル フリー 2016 年 68 巻 3 号 p. 246-265 祝して，この分野が進展してきた時間スケールだけを 眺めて頂きたい． ここで解説する「離散凸解析」は，上の図式を拡張 することによって，整数計画や組合せ最適化のような 離散最適化の世界に双対理論の枠組みを与えようと 問題( = 0) を非凸最適化問題へ連続的に変形しながら解の変化を追跡していくものであ り, 無限小のステップ幅を持つアニーリング法と解釈できる. 機械学習では, 正則化パス追跡[4,5] の文脈で凸パラメトリック計画法が使われている. Title 凸最小化問題と不動点近似法 (数理最適化の理論と応用) Author(s) 高橋, 渉 Citation 数理解析研究所講究録 (1998), 1068: 182-193 「最適化」というのは数学でいう最大・最小問題のことであるが，それの新しい理論体系である「離散凸解析」は，最適化における離散と連続の統一的な理論的枠組みを提供するもので，著者を中心とする日本の研究者に･･･…
統計数理（2013） 第61 巻第1 号111–122 2013c 統計数理研究所 特集「最適化技術に基づく統計的推論」 [研究詳解] 測度空間における凸最適化 無限次元における離散と連続 伊藤聡† （受付2012 年12 月12 日；改訂 2013 年6 月20 最適化と凸関数 この資料は，室田一雄: 離散凸解析，共立出版, 2001 の1.1 節に改訂を加え たものである． 関数f(x) が与えられたとき，その最小値を与えるxを求めよというよう な問題を最適化問題と呼ぶ．例えば，2 次関数 f(x) = x2 ¡8x 凸最適化に基づく テンソル分解アルゴリズム 冨岡 亮太 tomioka@mist.i.u-tokyo.ac.jp 共同研究者：鈴木大慈、林浩平、鹿島久嗣 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 数理計画，組合せ最適化，オペレーションズ･リサーチ アルゴリズム理論 ，計算理論，組合せ論 発表の流れ 離散凸解析の概要 基本概念（M凸関数，L凸関数）の定義 M凸関数，L凸関数の性質 M凸性，L凸性の一般化 幾何へ 最適化理論の概要 最適化とは 問題に直面したときに，やり方によっては，結果は良くもなるし悪くもなる，というのが世の中の一 般則である．何をどうやったところで結果が変わらない，というのでは努力の甲斐もないし，さらに言
H21-文教講義概要.ren pdf 923 KB 科目名 家庭支援論 【保育士必修】 授業形態 講義 学年 2年 開講時期 pdf 12 KB 授業目的 在宅における療養者および家族を理解し、援助関係の構築をは pdf 262 KB 課題の多くは必ずしも微分可能性を仮定しない特別なクラスの凸最適化問題. として定式化されるため，凸解析と不動点理論の最近の相互作用が生み出し. た新世代の凸 2020年3月5日 このように，等. 式制約を含む問題では，等式制約を含まない問題にかきかえたときに凸最適化問. 題になっていることがあることに注意されたい． 12 / 172 の授業ではそのような数理計算技術の１つである最適化手法を幅広く概説し，その工学へ. の適用事例についても [BERTSEKAS2003] Bertsekas, D. P. “Nonlinear Programming”, 2nd edition,. Athena Scientific 非凸最適化問題 一般的には難しい問題であり，局所的最適解で妥協をする場合が多い． 12 での最適化問題. • ゲーム理論. の授業ではそのような数理計算技術の１つである最適化手法を幅広く概説し，その工学へ. の適用事例についても述べる. 1 [BERTSEKAS2003] Bertsekas, D. P. “Nonlinear Programming”, 2nd edition, 非凸最適化問題 一般的には難しい問題であり，局所的最適解で妥協をする場合が多い． 1.3.3 組合せ での最適化問題. • ゲーム理論.
16 狭義準凹関数と限界代替率 y = f (x1, x2)は狭義準凹関数 f2 >0 傾きの絶対値 は単調減少 上位集合 の境界線において 1 2 ( ) dx dx U y − 2 1 1 2 f f dx dx 陰関数定理より− = キーワード: 凸解析, 準凸解析, 最適化理論, 双対性, 最適性, 制約想定 ジャーナル フリー 2016 年 68 巻 3 号 p. 246-265 祝して，この分野が進展してきた時間スケールだけを 眺めて頂きたい． ここで解説する「離散凸解析」は，上の図式を拡張 することによって，整数計画や組合せ最適化のような 離散最適化の世界に双対理論の枠組みを与えようと 問題( = 0) を非凸最適化問題へ連続的に変形しながら解の変化を追跡していくものであ り, 無限小のステップ幅を持つアニーリング法と解釈できる. 機械学習では, 正則化パス追跡[4,5] の文脈で凸パラメトリック計画法が使われている. Title 凸最小化問題と不動点近似法 (数理最適化の理論と応用) Author(s) 高橋, 渉 Citation 数理解析研究所講究録 (1998), 1068: 182-193 「最適化」というのは数学でいう最大・最小問題のことであるが，それの新しい理論体系である「離散凸解析」は，最適化における離散と連続の統一的な理論的枠組みを提供するもので，著者を中心とする日本の研究者に･･･…
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