Julia高性能科學(xué)計算（第2版）

定　價：￥79.00

作　者：	Changhyun Kwon（權(quán)昌賢）著，徐國棟，李琦譯
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

購買這本書可以去

ISBN：	9787121381775	出版時間：	2020-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	240	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　Julia像C一樣快，像MATLAB一樣方便，并且像Python一樣通用。在Julia開發(fā)者，特別是JuMP包開發(fā)者的大力支持下，Julia為運(yùn)籌學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的高性能科學(xué)計算提供了一個強(qiáng)大的工具——JuMP。《Julia高性能科學(xué)計算（第2版）》對Julia語法基礎(chǔ)及其標(biāo)準(zhǔn)庫、編程技巧、數(shù)值優(yōu)化、優(yōu)化求解、計算機(jī)科學(xué)計算都有所涉及，它可以作為計算機(jī)科學(xué)計算的入門圖書使用；《Julia高性能科學(xué)計算（第2版）》作者是美國南佛羅里達(dá)大學(xué)副教授Changhyun Kwon，他為了方便學(xué)生的研究、學(xué)習(xí)寫下本書，所以《Julia高性能科學(xué)計算（第2版）》也可以作為高校研究生和教師的有用的參考書。

作者簡介

　　Changhyun Kwon是南佛羅里達(dá)大學(xué)工業(yè)與管理系統(tǒng)工程副教授。他的研究興趣包括運(yùn)輸系統(tǒng)分析和服務(wù)運(yùn)營問題。他的研究得到了包括國家科學(xué)基金會、美國運(yùn)輸部和加拿大大使館在內(nèi)的各種組織的支持。在加入南佛羅里達(dá)大學(xué)之前，Changhyun Kwon曾在布法羅大學(xué)任教，并于2015年獲得UB杰出學(xué)者：青年研究者獎。譯者徐國棟：浙江大學(xué)計算機(jī)專業(yè)碩士，目前主要從事與3D視覺相關(guān)的研究，Julia愛好者，Julia中文社區(qū)翻譯參與者。李琦：生物信息資深從業(yè)者，星宇辰庚CEO。Julia骨灰粉，Julia中文社區(qū)翻譯參與者。

圖書目錄

第1 章介紹和安裝 1
1.1 什么是Julia 及為什么要使用Julia 2
1.2 安裝Julia 4
1.2.1 在Windows 系統(tǒng)上安裝Julia 4
1.2.2 在macOS 系統(tǒng)上安裝Julia 9
1.2.3 運(yùn)行Julia 腳本 13
1.2.4 安裝Gurobi 13
1.2.5 安裝CPLEX 15
1.3 安裝IJulia 17
1.4 包管理 20
1.5 幫助 22
第2 章簡單線性規(guī)劃 24
2.1 線性規(guī)劃問題 25
2.2 寫線性規(guī)劃問題的其他方式 29
2.3 寫線性規(guī)劃問題的另一種方式 31
2.4 混合整數(shù)線性規(guī)劃問題 32
第3 章 Julia 語言基礎(chǔ) 35
3.1 向量、矩陣和數(shù)組 35
3.2 元組 40
3.3 索引和范圍 42
3.4 打印信息 45
3.5 集合、字典和循環(huán) 47
3.6 函數(shù) 50
3.7 變量的作用域 52
3.8 隨機(jī)數(shù)生成 55
3.9 文件讀/寫 59
3.10 繪圖 63
3.10.1 PyPlot 包 64
3.10.2 在PyPlot 中避免使用第三方字體 68
第4 章數(shù)值方法選講 70
4.1 曲線擬合 70
4.2 數(shù)值微分 75
4.3 數(shù)值積分 78
4.4 自動微分 80
第5 章單純形法 84
5.1 單純形法簡介 84
5.2 查詢所有基本可行解 87
5.3 使用JuMP 包 93
5.4 表格式的樞軸旋轉(zhuǎn) 93
5.5 單純形法的實現(xiàn) 95
5.5.1 initialize(c,A,b) 97
5.5.2 is_optimal(tableau) 99
5.5.3 pivoting!(tableau) 100
5.5.4 創(chuàng)建模型 104
5.6 后面的步驟 110
第6 章網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題 111
6.1 最小費(fèi)用網(wǎng)絡(luò)流問題 111
6.2 運(yùn)輸問題 121
6.3 最短路徑問題 127
6.4 實現(xiàn)Dijkstra 算法 132
第7 章內(nèi)點(diǎn)法 138
7.1 仿射尺度算法 138
7.2 原路徑跟蹤算法 144
7.3 評述 149
第8 章非線性優(yōu)化問題 151
8.1 無約束優(yōu)化 151
8.1.1 線性搜索 151
8.1.2 無約束優(yōu)化 153
8.1.3 盒約束優(yōu)化 154
8.2 非線性優(yōu)化 155
8.3 其他求解器 156
8.4 混合整數(shù)非線性規(guī)劃 161
第9 章蒙特卡洛方法 163
9.1 概率分布 163
9.2 隨機(jī)線性規(guī)劃 165
9.3 估算簡單路徑的數(shù)目 172
第10 章拉格朗日松弛 181
10.1 拉格朗日松弛介紹 181
10.1.1 下界與上界 182
10.1.2 次梯度優(yōu)化 183
10.1.3 總結(jié) 184
10.2 p-中位問題 184
10.2.1 讀取數(shù)據(jù)文件 186
10.2.2 最優(yōu)化求解p-中位問題 188
10.2.3 拉格朗日松弛應(yīng)用 189
10.2.4 求解下界 189
10.2.5 求解上界 193
10.2.6 更新拉格朗日乘子 195
第11 章互補(bǔ)問題 208
11.1 線性互補(bǔ)問題（LCP） 208
11.2 非線性互補(bǔ)問題（NCP） 216
11.3 混合互補(bǔ)問題（MCP） 220
第12 章最優(yōu)化求解器中的參數(shù) 221
12.1 設(shè)置CPU 時間限制 221
12.2 設(shè)置最優(yōu)化間隙公差 222
12.3 熱啟動 223
12.4 Big-M 與整性公差 224
12.5 關(guān)掉求解器的輸出 225
12.6 其他求解器參數(shù) 226