プロセス工学数学B
Takuya Kawanishi
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プロセス工学数学B
Contents:
イントロダクション
概観
講義内容
スケジュール
1. 多変数関数の極大・極小問題
内容
1.1 極大・極小問題とは
1.2 なぜ Hesse 行列 (Hessian Matrix) を用いるのか.
1.3 行列の正値性, 2 次形式
1.4 学習の参考に
2. 線形微分方程式系
2.1 この章で学ぶこと
2.2 線形微分方程式系とは
2.3 行列の指数関数
\(e^A\)
2.4 線形微分方程式系の解の挙動
2.5 二次元線形微分方程式系の分類と相図
2.6 行列が対角化できない場合（固有値が縮退している場合）
参考書
3. 大量データの時代の極小値の求め方
3.1 大量のデータ, 多数の変数
3.2 最適化アルゴリズム・極小値を求める
3.3 Newton 法
3.4 勾配降下法（最急降下法, gradient descent）
3.5 局所最適解と大域最適解（local and global optima）
演習問題
Indices and tables
索引
モジュール索引
検索ページ
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