論文の概要: Practical Topics in Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05882v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 10:00:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-16 09:47:29.988228
• Title: Practical Topics in Optimization
• Title（参考訳）: 最適化における実践的トピック
• Authors: Jun Lu,
• Abstract要約: 最適化は、数学、コンピュータ科学、オペレーション研究、機械学習など、進歩する分野において基礎的な役割を果たす。 機械学習モデルの精細化からリソース割り当ての改善、効率的なアルゴリズムの設計に至るまで、最適化技術は複雑な問題に取り組む上で不可欠なツールである。 本書は,各分野における最適化手法の理解と適用に必要な知識を読者に提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.034728173797953
• License:
• Abstract: In an era where data-driven decision-making and computational efficiency are paramount, optimization plays a foundational role in advancing fields such as mathematics, computer science, operations research, machine learning, and beyond. From refining machine learning models to improving resource allocation and designing efficient algorithms, optimization techniques serve as essential tools for tackling complex problems. This book aims to provide both an introductory guide and a comprehensive reference, equipping readers with the necessary knowledge to understand and apply optimization methods within their respective fields. Our primary goal is to demystify the inner workings of optimization algorithms, including black-box and stochastic optimizers, by offering both formal and intuitive explanations. Starting from fundamental mathematical principles, we derive key results to ensure that readers not only learn how these techniques work but also understand when and why to apply them effectively. By striking a careful balance between theoretical depth and practical application, this book serves a broad audience, from students and researchers to practitioners seeking robust optimization strategies.
• Abstract（参考訳）: データ駆動意思決定と計算効率が最重要である時代において、最適化は数学、計算機科学、オペレーションリサーチ、機械学習などの分野の発展において基礎的な役割を果たす。 機械学習モデルの精細化からリソース割り当ての改善、効率的なアルゴリズムの設計に至るまで、最適化技術は複雑な問題に取り組む上で不可欠なツールである。 本書は,各分野における最適化手法の理解と適用に必要な知識を読者に提供することを目的としている。 私たちの第一の目的は、形式的および直感的な説明を提供することで、ブラックボックスや確率的オプティマイザを含む最適化アルゴリズムの内部動作を減らすことです。 基本的な数学的原理から始めて、読者がこれらの技術がどのように機能するかを学ぶだけでなく、いつ、なぜ効果的に適用するかを理解するために重要な結果を得る。 この本は、理論的な深さと実践的応用の微妙なバランスをとることで、学生や研究者から、堅牢な最適化戦略を求める実践者まで、幅広い聴衆に役立っている。

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