最优化

Mathematica 中集成了大量先进的局部和全局性最优化技术,无论应用于数值还是符号,包括约束的非线性优化,内点法和整数规划——以及原始的符号方法. Mathematica 的符号体系结构与工业强度系统和模型最优化无缝的连接在一起,有效的处理大量的线性规划问题和变量的非线性问题.

参考资料参考资料

数值最优化

NMinimize, NMaximize 全局的非线性约束最优化

FindMinimum, FindMaximum 局部无约束或约束的最优化

FindFit 最优化的非线性的无约束或约束的数据拟合

符号最优化

Minimize, Maximize 符号的全局最优化

极限值和位置

MinValue, MaxValue 最小、最大数值

NMinValue ▪ NMaxValue ▪ FindMinValue ▪ FindMaxValue

ArgMin, ArgMax 最小值、最大值的位置

NArgMin ▪ NArgMax ▪ FindArgMin ▪ FindArgMax

矩阵形式

LinearProgramming 矩阵形式的实数和整数线性规划

LeastSquares 矩阵形式的最小二乘问题

组合最优化 »

FindShortestTour 求解一个旅行销售商问题

Minimize, FindMinimum 求解整数规划问题

ArgMin, MinValue, ... — 最小值的位置和数值

不等式可视化

RegionPlot, RegionPlot3D 绘制满足不等式的区域

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