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Julia高性能科学计算（第2版）

作者: Changhyun Kwon （权昌贤）著 , 徐国栋译 , 李琦译

出版社: 电子工业出版社

出版时间: 2020-05

版次: 2

ISBN: 9787121381775

定价: 79.00

装帧: 其他

开本: 16开

纸张: 轻型纸

页数: 240页

字数: 235千字

分类: 计算机与互联网

7 张插图图片

36人买过

Julia像C一样快，像MATLAB一样方便，并且像Python一样通用。在Julia开发者，特别是JuMP包开发者的大力支持下，Julia为运筹学及相关领域的高性能科学计算提供了一个强大的工具——JuMP。

  《Julia高性能科学计算（第2版）》对Julia语法基础及其标准库、编程技巧、数值优化、优化求解、计算机科学计算都有所涉及，它可以作为计算机科学计算的入门图书使用；《Julia高性能科学计算（第2版）》作者是美国南佛罗里达大学副教授Changhyun Kwon，他为了方便学生的研究、学习写下本书，所以《Julia高性能科学计算（第2版）》也可以作为高校研究生和教师的有用的参考书。作者

Changhyun Kwon是南佛罗里达大学工业与管理系统工程副教授。他的研究兴趣包括运输系统分析和服务运营问题。他的研究得到了包括国家科学基金会、美国运输部和加拿大大使馆在内的各种组织的支持。在加入南佛罗里达大学之前，Changhyun Kwon曾在布法罗大学任教，并于2015年获得UB杰出学者：青年研究者奖。

译者

徐国栋：浙江大学计算机专业硕士，目前主要从事与3D视觉相关的研究，Julia爱好者，Julia中文社区翻译参与者。

李琦：生物信息资深从业者，星宇辰庚CEO。Julia骨灰粉，Julia中文社区翻译参与者。第1 章介绍和安装  1

1.1 什么是Julia 及为什么要使用Julia  2

1.2 安装Julia  4

1.2.1 在Windows 系统上安装Julia  4

1.2.2 在macOS 系统上安装Julia  9

1.2.3 运行Julia 脚本  13

1.2.4 安装Gurobi  13

1.2.5 安装CPLEX  15

1.3 安装IJulia  17

1.4 包管理  20

1.5 帮助  22

第2 章简单线性规划  24

2.1 线性规划问题  25

2.2 写线性规划问题的其他方式  29

2.3 写线性规划问题的另一种方式  31

2.4 混合整数线性规划问题  32

第3 章 Julia 语言基础  35

3.1 向量、矩阵和数组  35

3.2 元组  40

3.3 索引和范围  42

3.4 打印信息  45

3.5 集合、字典和循环  47

3.6 函数  50

3.7 变量的作用域  52

3.8 随机数生成  55

3.9 文件读/写  59

3.10 绘图  63

3.10.1 PyPlot 包  64

3.10.2 在PyPlot 中避免使用第三方字体  68

第4 章数值方法选讲  70

4.1 曲线拟合  70

4.2 数值微分  75

4.3 数值积分  78

4.4 自动微分  80

第5 章单纯形法  84

5.1 单纯形法简介  84

5.2 查询所有基本可行解  87

5.3 使用JuMP 包  93

5.4 表格式的枢轴旋转  93

5.5 单纯形法的实现  95

5.5.1 initialize(c,A,b)  97

5.5.2 is_optimal(tableau)  99

5.5.3 pivoting!(tableau)  100

5.5.4 创建模型  104

5.6 后面的步骤  110

第6 章网络优化问题  111

6.1 最小费用网络流问题  111

6.2 运输问题  121

6.3 最短路径问题  127

6.4 实现Dijkstra 算法  132

第7 章内点法  138

7.1 仿射尺度算法  138

7.2 原路径跟踪算法  144

7.3 评述  149

第8 章非线性优化问题  151

8.1 无约束优化  151

8.1.1 线性搜索  151

8.1.2 无约束优化  153

8.1.3 盒约束优化  154

8.2 非线性优化  155

8.3 其他求解器  156

8.4 混合整数非线性规划  161

第9 章蒙特卡洛方法  163

9.1 概率分布  163

9.2 随机线性规划  165

9.3 估算简单路径的数目  172

第10 章拉格朗日松弛  181

10.1 拉格朗日松弛介绍  181

10.1.1 下界与上界  182

10.1.2 次梯度优化  183

10.1.3 总结  184

10.2 p-中位问题  184

10.2.1 读取数据文件  186

10.2.2 最优化求解p-中位问题  188

10.2.3 拉格朗日松弛应用  189

10.2.4 求解下界  189

10.2.5 求解上界  193

10.2.6 更新拉格朗日乘子  195

第11 章互补问题  208

11.1 线性互补问题（LCP）  208

11.2 非线性互补问题（NCP）  216

11.3 混合互补问题（MCP）  220

第12 章最优化求解器中的参数  221

12.1 设置CPU 时间限制  221

12.2 设置最优化间隙公差  222

12.3 热启动  223

12.4 Big-M 与整性公差  224

12.5 关掉求解器的输出  225

12.6 其他求解器参数  226
内容简介:
Julia像C一样快，像MATLAB一样方便，并且像Python一样通用。在Julia开发者，特别是JuMP包开发者的大力支持下，Julia为运筹学及相关领域的高性能科学计算提供了一个强大的工具——JuMP。

《Julia高性能科学计算（第2版）》对Julia语法基础及其标准库、编程技巧、数值优化、优化求解、计算机科学计算都有所涉及，它可以作为计算机科学计算的入门图书使用；《Julia高性能科学计算（第2版）》作者是美国南佛罗里达大学副教授Changhyun Kwon，他为了方便学生的研究、学习写下本书，所以《Julia高性能科学计算（第2版）》也可以作为高校研究生和教师的有用的参考书。
作者简介:
作者

Changhyun Kwon是南佛罗里达大学工业与管理系统工程副教授。他的研究兴趣包括运输系统分析和服务运营问题。他的研究得到了包括国家科学基金会、美国运输部和加拿大大使馆在内的各种组织的支持。在加入南佛罗里达大学之前，Changhyun Kwon曾在布法罗大学任教，并于2015年获得UB杰出学者：青年研究者奖。

译者

徐国栋：浙江大学计算机专业硕士，目前主要从事与3D视觉相关的研究，Julia爱好者，Julia中文社区翻译参与者。

李琦：生物信息资深从业者，星宇辰庚CEO。Julia骨灰粉，Julia中文社区翻译参与者。
目录:
第1 章介绍和安装  1

1.1 什么是Julia 及为什么要使用Julia  2

1.2 安装Julia  4

1.2.1 在Windows 系统上安装Julia  4

1.2.2 在macOS 系统上安装Julia  9

1.2.3 运行Julia 脚本  13

1.2.4 安装Gurobi  13

1.2.5 安装CPLEX  15

1.3 安装IJulia  17

1.4 包管理  20

1.5 帮助  22

第2 章简单线性规划  24

2.1 线性规划问题  25

2.2 写线性规划问题的其他方式  29

2.3 写线性规划问题的另一种方式  31

2.4 混合整数线性规划问题  32

第3 章 Julia 语言基础  35

3.1 向量、矩阵和数组  35

3.2 元组  40

3.3 索引和范围  42

3.4 打印信息  45

3.5 集合、字典和循环  47

3.6 函数  50

3.7 变量的作用域  52

3.8 随机数生成  55

3.9 文件读/写  59

3.10 绘图  63

3.10.1 PyPlot 包  64

3.10.2 在PyPlot 中避免使用第三方字体  68

第4 章数值方法选讲  70

4.1 曲线拟合  70

4.2 数值微分  75

4.3 数值积分  78

4.4 自动微分  80

第5 章单纯形法  84

5.1 单纯形法简介  84

5.2 查询所有基本可行解  87

5.3 使用JuMP 包  93

5.4 表格式的枢轴旋转  93

5.5 单纯形法的实现  95

5.5.1 initialize(c,A,b)  97

5.5.2 is_optimal(tableau)  99

5.5.3 pivoting!(tableau)  100

5.5.4 创建模型  104

5.6 后面的步骤  110

第6 章网络优化问题  111

6.1 最小费用网络流问题  111

6.2 运输问题  121

6.3 最短路径问题  127

6.4 实现Dijkstra 算法  132

第7 章内点法  138

7.1 仿射尺度算法  138

7.2 原路径跟踪算法  144

7.3 评述  149

第8 章非线性优化问题  151

8.1 无约束优化  151

8.1.1 线性搜索  151

8.1.2 无约束优化  153

8.1.3 盒约束优化  154

8.2 非线性优化  155

8.3 其他求解器  156

8.4 混合整数非线性规划  161

第9 章蒙特卡洛方法  163

9.1 概率分布  163

9.2 随机线性规划  165

9.3 估算简单路径的数目  172

第10 章拉格朗日松弛  181

10.1 拉格朗日松弛介绍  181

10.1.1 下界与上界  182

10.1.2 次梯度优化  183

10.1.3 总结  184

10.2 p-中位问题  184

10.2.1 读取数据文件  186

10.2.2 最优化求解p-中位问题  188

10.2.3 拉格朗日松弛应用  189

10.2.4 求解下界  189

10.2.5 求解上界  193

10.2.6 更新拉格朗日乘子  195

第11 章互补问题  208

11.1 线性互补问题（LCP）  208

11.2 非线性互补问题（NCP）  216

11.3 混合互补问题（MCP）  220

第12 章最优化求解器中的参数  221

12.1 设置CPU 时间限制  221

12.2 设置最优化间隙公差  222

12.3 热启动  223

12.4 Big-M 与整性公差  224

12.5 关掉求解器的输出  225

12.6 其他求解器参数  226

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