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金谷健一

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これなら分かる最適化数学: 基礎原理から計算手法まで単行本 – 2005/9/1

金谷健一 (著)

78

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最適化手法とは,利益,損失などの望ましい,あるいは望ましくない値を最大,または最小にするように設計する手法である。従来から経営学やオペレーションズリサーチ(OR)の中心テーマであったが,計算機技術の進歩によって過去には不可能と思われた複雑な問題が実際的な時間で解けるようになり,今日ではあらゆる工学分野,特に電子,情報,通信技術の設計のほとんどに浸透している。
本書はこの立場から,最適化手法の入門書として書かれたもので,経営学やORのみならず,統計的最適化や機械学習に関する話題も扱っている。また,各手法を紹介するだけでなく,その数学的背景の解説に力点を置いている。
本文中では最適化手法の要領を理解させることに重点を置き,例題を多く用いてやさしく解説している。中には独自の説明法を採用している箇所もある。また,内容の幅を広げ,読者により関心が高まるよう,本文を補足する,関連する話題や注意すべき事項を箇条書きの形で随所に挿入している。理解を促すために,各所で簡略化したり,直観的な説明を行ったが,そのような箇所にはより数学的に厳密な説明を補足している。

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ISBN-10

4320017862
ISBN-13

978-4320017863
出版社

共立出版
発売日

2005/9/1
言語

日本語
本の長さ

249ページ
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出版社 ‏ : ‎ 共立出版 (2005/9/1)
発売日 ‏ : ‎ 2005/9/1
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本 ‏ : ‎ 249ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4320017862
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4320017863

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金谷健一

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YFYB

最初のp66を読むだけでも一読の価値あり

2021年5月30日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

幾何学的な説明で分かりやすい。等高線上での変動方向は等高線の勾配ベクトルと直交するという説明から始まり、二次形式の標準化、関数値の最も急激に増大する方向は勾配ベクトルと同方向、二次形式のヘッシアンの固有値による最小値・最大値の判定、2章の最後にこれらの知識からラグランジュの未定乗数法を説明していてとても面白く学べた。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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『これなら分かる』というより『これなら分かりそう』かな

2018年9月17日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

まだ読み終えていませんが、教科書として良い本だと思います。
バイオ系の私にとっては、この本1冊だけでは「分かりません」が、
ネットとかの他の情報源を活用すれば、「分かりそう」です。
NumPyで最適化を実装しようと思って、この本を購入しましたが、
解説では、既成のプログラミングライブラリを使うことを勧めています。

10人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

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計算機処理の基礎

2019年7月14日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

説明が省略されることなく、抽象的な概念の理解を目指した、計算機を用いる方の
良書と思います。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

zino

初学者には良い

2015年10月5日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

最適化に関する本として一番最初に読みました。分かりやすかったです。

全ての定理に証明があるわけではないが、できるだけ方法の幾何学的説明をしてくれているため分かりやすい。定理の証明がなくてもやもやし続ける事は、幾何学的説明のおかげであまりない。また定理の証明があっても、それが何を意味しているのか分からないという事もない。

15人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

bayesitan

機械学習を始めたい方に。

2015年3月5日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

この本は、基礎的な数学（解析、ベクトル、行列）を基に、機械学習などで使われるアルゴリズムに繋がる数学の内容が書いてあり非常にためになります。もし、機械学習に興味有る方は、「これなら分かる応用数学教室―最小二乗法からウェーブレットまで」より先にこちらの本を買うことをおすすめします。「最小二乗法からウェーブレットまで」は回路を作る人には良いと思います。

17人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Amazon カスタマー

丁寧であり、理解し易い

2018年6月8日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

初学者、あるいは数学が苦手な人にとって非常にわかりやすい本でした。証明が簡略化されている(つまり厳密な証明でない)ところや省かれていた部分もありました。
私が何より良いと感じた点は例題が豊富であり、解説が詳しいことです。問題を解きながら力をつけることができます。

10人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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機械学習の基礎がために

2016年5月21日に日本でレビュー済み

機械学習の入門書を読んで初耳の数学用語（勾配法、ラグランジュの未定乗数法、最小二乗法などなど）に面食らった人はこの本からきっと得るものが多いと思います。著者のまえがきを読むかぎり、機械学習という言葉こそ使ってませんが、その分野をかなり意識して書かれた本だと思います。勝手に想定読者をイメージすると

微分積分と線形代数の基本をおさえて
↓
機械学習の本に挑んだものの消化不良
↓
本書

26人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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gaze

最適化手法を大きな視点で理解できました

2005年11月23日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

これまでにも最適化手法に関する書籍を見てきましたが、どれも沢山の手法の最終的な結果だけが示されているだけでした。

このため、各手法の考え方やどのような特性があるのか、理解できませんでした。

しかし本書では、(1)理解しやすい問題から解説をする、(2)それと対比する形で複雑な問題へと発展していく構成になっていました。

このため、理解がスムーズに行えました。

また、各手法の背景にある考え方についても説明があるため、どのようなときにどの手法を使えばよいのか、自然に理解できるようになりました。

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