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 つづき
Search
NearMeの技術発表資料です
November 25, 2022
Science
0
82
最適化入門2 つづき
NearMeの技術発表資料です
November 25, 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
GTFSのデータを Streamlitで可視化してみた
nearme_tech
0
27
Offset / Cursor Paginationについて
nearme_tech
1
22
⼤規模⾔語モデルの拡張(RAG)が 終わったかも知れない件について
nearme_tech
22
15k
VRPを深層強化学習で解く
nearme_tech
0
62
Let’s go monorepo - intro to Nx.dev
nearme_tech
0
17
Dynamic Vehicle Routing のシミュレーションを Streamlitで作ってみた
nearme_tech
0
61
ログ監視ツールについて調べてみた
nearme_tech
0
54
(インターン生が大学院で行なっている)研究紹介
nearme_tech
0
47
拡散モデルの概要 −§2. スコアベースモデルについて−
nearme_tech
0
58
Other Decks in Science
See All in Science
Snowflake上でRを使う: RStudioセットアップとShinyアプリケーションのデプロイ
ktatsuya
0
100
ultraArmをモニター提供してもらった話
miura55
0
110
『データ可視化学入門』を PythonからRに翻訳した話
bob3bob3
1
360
統計的因果探索の方法
sshimizu2006
0
870
勉強会資料 / “Asymptotic Statistics” Section 3.1
asymptotic_minato
0
110
勉強会資料 / “Asymptotic Statistics” Section 2.1
asymptotic_minato
0
220
JSol'Ex : solar image processing in Java
melix
0
240
History towards Universal Neural Network Potential for Material Discovery
matlantis
0
150
名古屋市立大学データサイエンス学部 秋のオープンキャンパス模擬授業20231111
trycycle
1
1.2k
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
0
120
Pokemon Roughs
shoryuuken
0
370
文系出身でも「アルゴリズム×数学」はスッキリ理解できた!話
wakamatsu_takumu
0
200
Featured
See All Featured
The Invisible Side of Design
smashingmag
294
49k
Optimizing for Happiness
mojombo
370
69k
5 minutes of I Can Smell Your CMS
philhawksworth
199
19k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
18
1.7k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
27
6.3k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
356
22k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
321
20k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
14
3.8k
BBQ
matthewcrist
80
8.8k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
76
4.6k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
72
5.1k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
150
22k
Transcript
0 最適化入門2 つづき 2022-11-25 第22回NearMe技術勉強会 Yuta Okamoto
1 目次 1. 前回までの内容 2. 単体法(シンプレクス法・線形計画法) 3. 次回予告
2 1.前回までの内容 • 非基底変数と基底変数 • 線形計画問題の標準形・一般形 • 単体法(シンプレクス法・線形計画法) 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 標準形 : 制約式が全て等式 一般形 : 制約式は等式 or 不等式 線形計画問題を解く方法の1つ
3 2.単体法(シンプレクス法・線形計画法) • 線形計画問題を解く方法の1つ
4 2.単体法(シンプレクス法・線形計画法)
5 3.次回予告 • 双対問題
6 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
7 Thank you