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線性代數(shù)及其在規(guī)劃中的應(yīng)用-英文

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出版社:北京理工大學(xué)出版社出版時間:2017-04-01
開本: 32開 頁數(shù): 271
本類榜單:教材銷量榜
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線性代數(shù)及其在規(guī)劃中的應(yīng)用-英文 版權(quán)信息

線性代數(shù)及其在規(guī)劃中的應(yīng)用-英文 本書特色

  郭樹理、韓麗娜編*的《線性代數(shù)及其在規(guī)劃中 的應(yīng)用(英文版)》從結(jié)構(gòu)上分為三個部分。讀者選 擇上,本書適用于具有數(shù)學(xué)、工程類或者理科專業(yè)高 年級學(xué)生、研究生、教師、工程師。專業(yè)選擇上,本 書適應(yīng)于系統(tǒng)分析、算子研究、數(shù)值化分析、管理科 學(xué)以及其他應(yīng)用學(xué)科。

線性代數(shù)及其在規(guī)劃中的應(yīng)用-英文 內(nèi)容簡介

全書從結(jié)構(gòu)上分為三個部分。**部分主要介紹群、環(huán)、矩陣的基本理論。**章著重介紹集合、部分序、函數(shù)、單射,雙射、滿射以及方程的解等概念以及一些基本結(jié)論;第二章是介紹群的理論,是全書比較難的章節(jié),也是線性代數(shù)的中心問題之一。特別環(huán)同胚映射、模同胚映射是群同胚映射的特殊情形。第二章,第三章涉及的環(huán)、矩陣等都是線性代數(shù)的中心議題。第三章主要談環(huán)——具有乘法運(yùn)算的加法群,其加法、乘法運(yùn)算滿足分配律。理想是正則子群,環(huán)是群的同態(tài)等。第四章主要介紹了逆矩陣,轉(zhuǎn)置矩陣,初等矩陣,系統(tǒng)方程以及行列式的秩等。重要的結(jié)論包括相似矩陣有相同的秩,相同的跡,以及相同的特征多項(xiàng)式。一個有限張成的向量空間自同態(tài)有明確定義的行列式,跡和特征多項(xiàng)式等。第二部分包括了向量分析、張量分析中基本概念、向量空間、線性變換、矩陣的秩以及張量代數(shù)。這部分內(nèi)容展示給工程類、理科類學(xué)生矢量空間,張量空間*新進(jìn)展以及這些概念系統(tǒng)化的發(fā)展過程。這部分知識覆蓋了向量空間、線性變換、矩陣的秩、張量代數(shù),寫作目的是展示工程實(shí)踐中需要了解的主要概念、基本結(jié)論。第三部分主要介紹規(guī)劃理論,特點(diǎn)如下。第十章介紹了線性規(guī)劃中時變多項(xiàng)式算法的理論與方法,*重要的是內(nèi)點(diǎn)法。第十一章介紹了線性規(guī)劃中一些廣義必要條件,例如*優(yōu)問題中一階、二階必要條件以及不考慮導(dǎo)數(shù)條件下的0階條件、非約束條件下下降法、收斂性分析、線性規(guī)劃以及非線性規(guī)劃中牛頓法。第十二章介紹了約束條件下線性規(guī)劃必要條件的全局性理論,展示了0階條件、一般非線性規(guī)劃中的內(nèi)點(diǎn)法、懲罰函數(shù)以及障礙函數(shù)法。本部分的一個重要特色是分別從原空間、對偶空間中展示全局或局部性結(jié)論。讀者選擇上,本書適用于具有數(shù)學(xué)、工程類或者理科專業(yè)高年級學(xué)生、研究生、教師、工程師。專業(yè)選擇上,本書適應(yīng)于系統(tǒng)分析、算子研究、數(shù)值化分析、管理科學(xué)以及其他應(yīng)用學(xué)科。

線性代數(shù)及其在規(guī)劃中的應(yīng)用-英文 目錄

Part ⅠChapter 1 Background and Fundamentals of Mathematics1.1 Basic Concepts1.2 Relations1.3 Functions1.4 The Integers1.4.1 Long Division1.4.2 Relatively Prime1.4.3 Prime1.4.4 The Unique Factorization TheoremChapter 2 Groups2.1 Groups2.2 Subgroups2.3 Normal Subgroups2.4 Homomorphisms2.5 Permutations2.6 Product of GroupsChapter 3 Rings3.1 Commutative Rings3.2 Units3.3 The Integers Mod N3.4 Ideals and Quotient Rings3.5 Homomorphism3.6 Polynomial Rings3.6.1 The Division Algorithm3.6.2 Associate3.7 Product of Rings3.8 Characteristic3.9 Boolean RingsChapter 4 Matrices and Matrix Rings4.1 Elementary Operations and Elementary Matrices4.2 Systems of Equations4.3 Determinants4.4 Similarity Part ⅡChapter 5 Vector Spaces5.1 The Axioms for a Vector Space5.2 Linear Independence,Dimension,and Basis5.3 Intersection,Sum and Direct Sum of Subspaces5.4 Factor Space5.5 Inner Product Spaces5.6 Orthonormal Bases and Orthogonal Complements5.7 Reciprocal Basis and Change of BasisChapter 6 Linear Transformations6.1 Definition of Linear Transformation6.2 Sums and Products of Liner Transformations6.3 Special Types of Linear Transformations6.4 The Adjoint of a Linear Transformation6.5 Component FormulasChapter 7 Determinants And Matrices7.1 The Generalized Kronecker Deltas and the Summation Convention7.2 Determinants7.3 The Matrix of a Linear Transformation7.4 Solution of Systems of Linear Equation7.5 Special MatricesChapter 8 Spectral Decompositions8.1 Direct Sum of Endomorphisms8.2 Eigenvectors and Eigenvalues8.3 The Characteristic Polynomial8.4 Spectral Decomposition for Hermitian Endomorphisms8.5 Illustrative Examples8.6 The Minimal Polynomial8.7 Spectral Decomposition for Arbitrary EndomorphismsChapter 9 Tensor Algebra9.1 Linear Functions,the Dual Space9.2 The Second Dual Space, Canonical Isomorphisms Part Ⅲ Chapter 10 Linear Programming10.1 Basic Properties of Linear Programs10.2 Many Computational Procedures to Simplex Method10.3 Duality10.3.1 Dual Linear Programs10.3.2 The Duality Theorem10.3.3 Relations to the Simplex Procedure10.4 Interior-point Methods10.4.1 Elements of Complexity Theory10.4.2 The Analytic Center10.4.3 The Central Path10.4.4 Solution StrategiesChapter 11 Unconstrained Problems11.1 Transportation and Network Flow Problems11.1.1 The Transportation Problem11.1.2 The Northwest Comer Rule11.1.3 Basic Network Concepts11.1.4 Maximal Flow11.2 Basic Properties of Solutions and Algorithms11.2.1 First-order Necessary Conditions11.2.2 Second-order Conditions11.2.3 Minimization and Maximization of Convex Functions11.2.4 Zeroth-order Conditions11.2.5 Global Convergence of Descent Algorithms11.2.6 Speed of Convergence11.3 Basic Descent Methods11.3.1 Fibonacci and Golden Section Search11.3.2 Closedness of Line Search Algorithms11.3.3 Line Search11.3.4 The Steepest Descent Method11.3.5 Coordinate Descent Methods11.4 Conjugate Direction Methods11.4.1 Conjugate Directions11.4.2 Descent Properties of the Conjugate Direction Method11.4.3 The Conjugate Gradient Method11.4.4 The C -G Method as an Optimal ProcessChapter 12 Constrained Minimization12.1 Quasi-Newton Methods12.1.1 Modified Newton Method12.1.2 Scaling12.1.3 Memoryless Quasi-Newton Methods12.2 Constrained Minimization Conditions12.2.1 Constraints12.2.2 Tangent Plane12.2.3 First-order Necessary Conditions ( Equality Constraints)12.2.4 Second-order Conditions12.2.5 Eigenvalues in Tangent Subspace12.2.6 Inequality Constraints12.2.7 Zeroth-order Conditions and Lagrange Multipliers12.3 Primal Methods12.3.1 Feasible Direction Methods12.3.2 Active Set Methods12.3.3 The Gradient Projection Method12.3.4 Convergence Rate of the Gradient Projection Method12.3.5 The Reduced Gradient Method12.4 Penalty and Barrier Methods12.4.1 Penalty Methods12.4.2 Barrier Methods12.4.3 Properties of Penalty and Barrier Functions12.5 Dual and Cutting Plane Methods12.5. 1 Global Duality12.5.2 Local Duality12.5.3 Dual Canonical Convergence Rate12.5.4 Separable Problems12.5.5 Decomposition12.5.6 The Dual Viewpoint12.5.7 Cutting Plane Methods12.5.8 Kelley' s Convex Cutting Plane Algorithm12.5.9 Modifications12.6 Primal-dual Methods12.6.1 The Standard Problem12.6.2 Strategies12.6.3 A Simple Merit Function12.6.4 Basic Primal-dual Methods12.6.5 Modified Newton Methods12.6.6 Descent Properties12.6.7 Interior Point Methods Bibliography
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