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書誌情報サマリ

タイトル

Pythonによる数理最適化入門

人名 並木 誠／著
人名ヨミ ナミキ マコト
出版者・発行者 朝倉書店
出版年月 2018.4

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

書誌種別 図書
タイトル Pythonによる数理最適化入門
シリーズ名 実践Pythonライブラリー
タイトルヨミ パイソン ニ ヨル スウリ サイテキカ ニュウモン
シリーズ名ヨミ ジッケン パイソン ライブラリー
人名 並木 誠／著 　 久保 幹雄／監修
人名ヨミ ナミキ マコト　クボ ミキオ
出版者・発行者 朝倉書店
出版者・発行者等ヨミ アサクラ ショテン
出版地・発行地 東京
出版・発行年月 2018.4
ページ数または枚数・巻数 5,197p
大きさ 21cm
価格 ￥３２００
ISBN 978-4-254-12895-6
ISBN 4-254-12895-6
注記 文献:p191〜192
分類記号 417
件名 最適化-データ処理 ／ 数理計画法-データ処理
内容紹介 数理最適化の基本的な手法を、プログラミング言語Pythonで実践しながら学べるテキスト。初学者にも試せるようにプログラミングの基礎から丁寧に解説する。
著者紹介 1967年栃木県生まれ。東京工業大学大学院理工学研究科博士後期課程退学。東邦大学理学部情報科学科准教授。理学博士。
言語区分 JPN
タイトルコード 1009812207907
目次 1.Python概要
1.1 Pythonの実行環境／1.2 Anacondaのメンテナンスとパッケージのインストール／1.3 パッケージの読み込み／1.4 基本データ型と変数／1.5 if文,for文,while文／1.6 リスト,タプル,辞書,集合／1.7 関数定義,オブジェクト定義／1.8 NumPy入門
2.Pythonによる線形最適化
2.1 線形最適化問題入門／2.2 双対性-その最適解は信頼できるか-／2.3 アルゴリズム／2.4 応用問題
3.Pythonによる整数線形最適化問題
3.1 ナップサック問題／3.2 ナップサック問題に対する分枝限定法／3.3 ビンパッキング問題と列生成法
4.Pythonによるグラフ最適化
4.1 グラフ理論入門／4.2 木と最適化／4.3 経路最適化／4.4 グラフの分割と最適化
5.Pythonによる非線形最適化
5.1 数学的準備／5.2 制約なし最適化／5.3 制約あり最適化／5.4 扱いやすい非線形凸最適化問題



目次


内容細目

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