Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
最適化入門2
Search
NearMeの技術発表資料です
PRO
October 21, 2022
Science
0
91
最適化入門2
NearMeの技術発表資料です
PRO
October 21, 2022
Tweet
Share
More Decks by NearMeの技術発表資料です
See All by NearMeの技術発表資料です
ガウス過程回帰とベイズ最適化
nearme_tech
PRO
0
35
確率的プログラミング入門
nearme_tech
PRO
2
35
Observability and OpenTelemetry
nearme_tech
PRO
2
29
観察研究における因果推論
nearme_tech
PRO
1
72
React
nearme_tech
PRO
2
33
Architecture Decision Record (ADR)
nearme_tech
PRO
1
820
遺伝的アルゴリズムを実装する
nearme_tech
PRO
1
46
Fractional Derivative!
nearme_tech
PRO
1
37
GitHub Projectsにおける チケットの ステータス更新自動化について
nearme_tech
PRO
1
58
Other Decks in Science
See All in Science
機械学習による確率推定とカリブレーション/probabilistic-calibration-on-classification-model
ktgrstsh
2
240
WeMeet Group - 採用資料
wemeet
0
3.3k
DEIM2024 チュートリアル ~AWSで生成AIのRAGを使ったチャットボットを作ってみよう~
yamahiro
3
1.3k
Mechanistic Interpretability の紹介
sohtakahashi
0
350
【健康&筋肉と生産性向上の関連性】 【Google Cloudを企業で運用する際の知識】 をお届け
yasumuusan
0
340
Science of Scienceおよび科学計量学に関する研究論文の俯瞰可視化_ポスター版
hayataka88
0
130
ABEMAの効果検証事例〜効果の異質性を考える〜
s1ok69oo
4
2.1k
深層学習を利用して 大豆の外部欠陥を判別した研究事例の紹介
kentaitakura
0
230
Analysis-Ready Cloud-Optimized Data for your community and the entire world with Pangeo-Forge
jbusecke
0
110
小杉考司(専修大学)
kosugitti
2
560
Transformers are Universal in Context Learners
gpeyre
0
550
(2024) Livres, Femmes et Math
mansuy
0
110
Featured
See All Featured
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
67
10k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
243
12k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
180
21k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
232
140k
5 minutes of I Can Smell Your CMS
philhawksworth
202
19k
Optimizing for Happiness
mojombo
376
70k
Fontdeck: Realign not Redesign
paulrobertlloyd
82
5.2k
Practical Orchestrator
shlominoach
186
10k
A better future with KSS
kneath
238
17k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
229
18k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
27
840
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
364
19k
Transcript
0 最適化入門2 2022-10-14 第17回NearMe技術勉強会 Yuta Okamoto
1 目次 1. 前回までの内容 2. 非基底変数と基底変数 3. 線形計画問題の標準形・一般形 4. 単体法(シンプレクス法・線形計画法)
5. 次回予告
2 1.前回までの内容 • 線形計画問題とは? • 実行可能領域 • 実行可能領域のタイプ こんなやつ →
制約を全て満たす領域(凸多面体) 実行不能 実行可能(非有界・有界)
3 2.非基底変数と基底変数 • 変数の数 : n • 制約式の数 : m
とする. 制約式が全て一次独立な時, n-m個の変数を0とおく→残りのm個の変数も自動的に値が決まる 非基底変数 : 0とおいた変数 基底変数 : 0とおかなかった変数
4 3.線形計画問題の標準形・一般形 標準形 一般形
5 4.単体法(シンプレクス法・線形計画法) • 線形計画問題はどうやって解くのか? ◦ その1つが単体法 ◦ 実行可能領域(凸多面体)をある法則に従って探索することで 最適解を必ず見つけることができる キーワード
: 基底解,ピボット操作,最適性判定,幾何学的意味
6 5.次回予告 • 双対問題
7 出典 • 金谷健一. 「これなら分かる最適化数学」. 共立出版. 2005年, 249p
8 Thank you