凸最適化問題に触れる機会が多くなり、復習しています 凸最適についてはboyd本が有名ですが(なによりpdfがおいてある)、730pは読むのが大変です。講義用スライドが絵も多くおすすめです。 凸最適といえば、離散凸最適もちゃんとおさえときたいですが、よさそうなチュートリアルとかはないですかねぇ。 凸が縦に並ぶとおもしろいなぁ
![凸最適化 - DO++](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a0aa051048cb3afda5716214159b2dba29aaa425/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fhillbig.cocolog-nifty.com%2F.shared-cocolog%2Fnifty_managed%2Fimages%2Fweb%2Fogp%2Fdefault.png)
ごきげんよう.性格が曲がっていてよ?>俺 http://www.cs.cmu.edu/~quake-papers/painless-conjugate-gradient.pdf すげぇwww. CG について説明しているのに CG のアルゴリズムの表式がちゃんと出てくるのが30ページ目www.自分が知りたい non-linear な場合にいたっては42ページ目.つか, CG が非線型問題の最適化に使えることをさっき初めて知った俺バカス. quadratic form にしか使えないと思っておったですよよよ? 昔,ME に対する最適化手法を比較した論文読んでいて,そこにちゃんと書いてあったのに記憶に残ってなかったという.どうせ convex だから BFGS なり L-BFGS でいーんですよがはは,という当時の俺のてきとーさに対する報いが, convex でない問題にぶち当たった今になって
A MOOC on convex optimization, CVX101, was run from 1/21/14 to 3/14/14. If you register for it, you can access all the course materials. More material can be found at the web sites for EE364A (Stanford) or EE236B (UCLA), and our own web pages. Source code for almost all examples and figures in part 2 of the book is available in CVX (in the examples directory), in CVXOPT (in the book examples direc
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