Online Stochastic Combinatorial Optimization pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Mit Pr

作者:Hentenryck, Pascal Van/ Bent, Russell

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2006-10

价格:$ 39.55

装帧:HRD

isbn号码:9780262220804

丛书系列:

图书标签:

随机过程
计算机科学
组合优化
在线算法
Stochastic Optimization
Combinatorial Optimization
Online Algorithms
Randomized Algorithms
Machine Learning
Theoretical Computer Science
Algorithm Design
Optimization Algorithms
Probability
Game Theory

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具体描述

This title offers a framework for online decision making under uncertainty and time constraints, with online stochastic algorithms for implementing the framework, performance guarantees, and demonstrations of a variety of applications. Online decision making under uncertainty and time constraints represents one of the most challenging problems for robust intelligent agents. In an increasingly dynamic, interconnected, and real-time world, intelligent systems must adapt dynamically to uncertainties, update existing plans to accommodate new requests and events, and produce hight-quality decisions under severe time constraints. Such online decision-making applications are becoming increasingly common: ambulance dispatching and emergency city-evacuation routing, for example, are inherently online decision-making problems; other applications include packet scheduling for Internet communications and reservation systems. This book presents a novel framework, online stochastic optimization, to address this challenge. This framework assumes that the distribution of future requests, or an approximation thereof, is available for sampling, as is the case in many applications that make either historical data or predictive models available. It assumes additionally that the distribution of future requests is independent of current decisions, which is also the case in a variety of applications and holds significant computational advantages. The book presents several online stochastic algorithms implementing the framework, provides performance guarantees, and demonstrates a variety of applications. It discusses how to relax some of the assumptions in using historical sampling and machine learning and analyzes different underlying algorithmic problems. And finally, the book discusses the framework's possible limitations and suggests directions for future research.

《数值分析及其在科学计算中的应用》本书深入探讨了数值分析的核心概念、算法及其在解决各种科学和工程问题中的实际应用。我们从理解数值误差的来源和传播入手，包括截断误差和舍入误差，并介绍控制这些误差的策略。数值线性代数部分是本书的重点。我们详尽介绍了求解线性方程组的直接方法，如高斯消元法及其改进形式（LU分解），并分析了它们的稳定性和计算复杂度。对于大规模稀疏线性系统，本书则着重讲解迭代法，例如雅可比法、高斯-赛德尔法、SOR法以及更先进的共轭梯度法和广义最小残差法（GMRES），并讨论了它们的收敛性条件和预条件技术。矩阵特征值问题的计算也是本书的重要组成部分，涵盖了幂法、反幂法、QR算法等经典方法，并讨论了对称矩阵和非对称矩阵的特有算法。插值与逼近是另一大核心内容。我们详细阐述了多项式插值（如拉格朗日插值和牛顿插值），分析了龙格现象及其缓解方法。为了获得更光滑的逼近，本书深入介绍了样条插值，特别是三次样条，并探讨了其构造和性质。此外，我们还研究了函数逼近的最小二乘法，包括多项式逼近和三角函数逼近，这在数据拟合和信号处理中至关重要。数值积分与微分部分，我们介绍了各种数值积分方法，从简单的梯形法则和辛普森法则，到更精确的高斯求积法。同时，我们还讨论了多重积分的数值计算。对于微分方程的求解，本书详细阐述了常微分方程（ODEs）的数值解法，包括欧拉方法（显式和隐式）、改进欧拉法（改进欧拉法、预估-校正法）、龙格-库塔方法（二阶、四阶）以及多步法（亚当斯-巴什福斯法、亚当斯-莫尔顿法）。我们分析了这些方法的收敛性、稳定性和精度，并讨论了如何选择合适的步长。非线性方程求解是本书的重要章节。我们深入讲解了求根的二分法、不动点迭代法，以及更高效的弦截法和牛顿法（包括多变量情况）。本书特别关注了这些方法的收敛速度和鲁棒性。优化方法方面，虽然不涉及随机组合优化，但本书涵盖了单变量和多变量函数的无约束优化问题。我们介绍了求极值的必要条件和充分条件，并详述了梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法及其拟牛顿变种（如BFGS算法）。这些方法在工程设计、参数估计和机器学习等领域有着广泛应用。傅里叶分析与FFT也占有重要篇幅。我们从离散傅里叶变换（DFT）开始，深入讲解了快速傅里叶变换（FFT）算法，包括Cooley-Tukey算法及其变种，分析了其在信号处理、图像分析和数值模拟中的应用，如快速卷积和谱分析。偏微分方程（PDEs）的数值解是本书的最后一部分，主要聚焦于有限差分法。我们介绍了抛物型方程、椭圆型方程和双曲型方程的有限差分格式，包括显式、隐式和Crank-Nicolson格式，并分析了它们的稳定性（如Lax等价定理）和收敛性。全书始终强调理论与实践相结合，每个章节都配有丰富的例题和习题，旨在帮助读者深刻理解算法原理，并能独立运用这些数值工具解决实际问题。此外，本书还探讨了数值方法在物理、工程、经济学、生物信息学等多个学科领域的典型应用案例，展示了数值分析作为科学计算基石的强大力量。本书适合数学、计算机科学、物理学、工程学以及相关交叉学科的研究生和高年级本科生，也可作为相关领域研究人员的参考手册。

作者简介

Pascal Van Hentenryck is Professor in the Department of Computer Science at Brown University. He is the author or editor of several MIT Press books.

Russell Bent is a Ph.D. graduate of Brown University, where he worked on online optimization. He recently joined the technical staff of Los Alamos National Laboratories.

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我在阅读过程中，时不时会对比一下市面上其他几本同主题的参考书，而这本作品最显著的优势在于它对“应用情境”的深度挖掘和细致描述。很多理论书籍只停留在公式推导的层面，但本书却将大量的篇幅投入到这些抽象模型是如何在现实世界中被采纳、部署和优化的案例分析上。例如，在讨论到网络流量调度时，书中不仅清晰地阐述了算法背后的数学原理，还详尽地对比了在不同延迟约束和带宽限制下，不同优化策略的实际性能差异，并配有大量的模拟数据图表来佐证。这种“理论如何服务于工程实践”的叙述角度，让那些原本感觉高高在上的数学概念立刻变得鲜活起来，充满了解决实际问题的力量。对于我这种需要将理论知识转化为实际系统设计的从业者来说，这本书的实用价值是无可估量的，它提供了从“为什么”到“如何做”的完整闭环。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴，封面那深邃的藏蓝色背景，搭配着烫金的、极具现代感的几何图案，立刻就抓住了我的眼球。拿到手里，那种厚重而扎实的纸张质感，散发着淡淡的墨香，让人不禁想要立刻沉浸其中。我本来就对精美的书籍有着莫名的偏爱，而这本无疑是书架上最亮眼的一颗星。书脊的处理也相当细致，字体清晰有力，即便是侧放，也能一眼辨认出书名，显示出出版方对细节的极致追求。内页的排版更是舒服得令人发指，行距和字号的比例拿捏得恰到好处，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。尤其值得称赞的是，书中穿插的那些高质量的插图和图表，它们不仅起到了解释复杂概念的作用，本身也极具艺术感，仿佛是一件件精心制作的版画，为原本可能略显枯燥的理论知识增添了无穷的韵味。每一次翻阅，都像是在进行一场与知识的温柔对话，这种物理层面的体验感，是任何电子设备都无法替代的宝贵财富。毫无疑问，这本书从外到内，都体现了一种对知识的敬畏与对读者的尊重。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得非常巧妙，它不像某些学术著作那样一味堆砌公式和定理，而是仿佛有一位经验丰富、富有耐心的导师在身旁指导。在引入一个全新的、难度极高的概念之前，作者总会先用一个非常贴近实际的、甚至有些“接地气”的场景来作为引入点，这种“先描绘愿景，再构建蓝图”的教学方法极大地降低了读者的畏难情绪。我特别欣赏其中关于“动态规划”部分的论述，作者没有直接跳入贝尔曼方程的抽象表达，而是先通过一个关于资源分配的经典决策问题，一步步地引导我们理解“最优子结构”的重要性，直到最后，那个复杂的数学表达自然而然地呈现在眼前，仿佛它是唯一的、必然的结论。这种循序渐进的引导，让知识的吸收过程变得非常自然和流畅，而非生硬的灌输。它在保证学术高度的同时，极大地提升了知识的可及性，让读者感受到一种被理解和被尊重的阅读体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编辑质量和校对工作达到了令人惊叹的水平，这在高度依赖精确性的技术书籍中尤为难得。我以一种近乎“挑刺”的心态去翻阅了数个章节，寻找可能存在的印刷错误或数学符号的歧义，但几乎没有发现任何明显的瑕疵。这种高度的可靠性，对于需要依赖书中内容进行严肃学术研究或工程验证的读者至关重要。一旦发现参考书中的定理或引理存在错误，那将是灾难性的。本书的稳定性和精确性，建立了一种强大的信任感，让读者可以将全部精力集中于理解和吸收内容本身，而无需分心去质疑那些基础的表述是否准确无误。这种对细节的极致把控，体现了整个出版团队对学术诚信和读者体验的承诺，值得所有严肃学者和工程师给予最高的赞誉。

评分☆☆☆☆☆

初读这本“高阶数学工具箱”，我最大的感受是它在理论深度上展现出的那种近乎傲慢的严谨性。作者显然是一位深谙理论前沿的行家，书中对基本假设的铺陈极为审慎，每一步逻辑推导都像是精密的钟表齿轮咬合，不留一丝缝隙。我记得光是理解第一章中关于某种特定随机过程的定义，我就反复研读了好几遍，那里面蕴含的数学美感和逻辑上的自洽性，让人拍案叫绝。它不是那种试图用过于简化的比喻来迎合初学者的教材，而是坦诚地将复杂的数学结构摆在你面前，期待你用同样的智慧去征服它。阅读过程中，我常常需要频繁地查阅附录中那些看似不太相关的拓扑学或概率论的基础知识，但这并非抱怨，反而是一种乐趣——它强迫你进行知识的横向整合，构建起一个更加坚固的认知框架。对于那些已经有一定基础，渴望突破瓶颈，真正想触及领域核心思想的读者来说，这本书无疑是一座必须攀登的高峰。

评分☆☆☆☆☆