Cambridge University press · 2008 · ISBN 9780521833783
7.8 / 10
Difficoltà alto
2 facoltà
lo adottano, in 2 atenei3 docenti · 2 corsi di laurea
Scheda libro
Titolo
Convex optimization
Autori
Boyd, Stephen P. Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe
Editore
Cambridge University press, 2008
Edizione
2008
ISBN
9780521833783
Lingua
Inglese
Pagine
716
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 8 settimane
Cosa si studia con questo libro Vandenberghe – Convex Optimization: di cosa parla
«Convex Optimization» è un testo di riferimento sull'ottimizzazione convessa, pubblicato da Cambridge University Press nel 2004. Presenta la teoria degli insiemi e delle funzioni convesse, la dualità e le principali classi di problemi, insieme ai metodi algoritmici per risolverli, con applicazioni in ingegneria, statistica e analisi dei segnali. Scritto in inglese, è adatto agli studenti di ingegneria, matematica applicata e informatica, in particolare nei corsi di elaborazione dei segnali e di apprendimento automatico, e a chi cerca una trattazione rigorosa dell'ottimizzazione.
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Di cosa si tratta: Metodi e applicazioni di elaborazione dei segnali: definizione e proprietà dei segnali, rappresentazioni discrete, trasformate di Fourier, filtraggio, teoria del campionamento e applicazioni a segnali audio e immagini. Sono introdotte nozioni di base di ottimizzazione convessa, con insiemi convessi, funzioni convesse e problemi di ottimizzazione convessa.
Di cosa si tratta: Ottimizzazione statica, programmazione dinamica ed equazione di Bellman aprono una trattazione unificata delle tecniche di decision making e del loro impiego nei metodi di apprendimento moderni. Seguono decisioni in condizioni di incertezza, ottimizzazione multi-obiettivo, giochi dinamici e differenziali, apprendimento supervisionato e non supervisionato, apprendimento rinforzato, multi-agente, federato e avversario.
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Domande frequenti su Vandenberghe – Convex Optimization
Per quale esame serve Vandenberghe – Convex Optimization?
È indicato per Signal Processing For Machine Learning, Artificial Intelligence And Decision Making a Sapienza, Bologna, dai docenti Sergio Barbarossa, Paolo Di Lorenzo, Davide La Torre. A.a. 2026/2027.
Quali libri indica il prof. Sergio Barbarossa per Signal Processing For Machine Learning?
Per Signal Processing For Machine Learning (Sapienza) il prof. Sergio Barbarossa indica Vandenberghe – Convex Optimization; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.
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Quanto tempo serve per studiare Vandenberghe – Convex Optimization?
≈ 8 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.
Qual è l'ISBN di Vandenberghe – Convex Optimization?
L'ISBN è 9780521833783 (editore Cambridge University press).
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Crediti (CFU)
50%
1 CFU = 25 ore di studio (dato ufficiale). Più crediti, più ore.
Densità di lettura
50%
pagine dei libri indicati divisi per i CFU (pagine dalla scheda SBN; se non note, una stima di 400 pagine a libro).
Ogni esame si confronta solo con quelli della sua area (scientifico-tecnica, umanistica, giuridico-sociale, sanitaria, economica): un esame di lettere non viene misurato con matematica. Il numero 1-10 è la posizione dell'esame nella sua area; per il libro si fa la media degli esami che lo adottano. Non contano anno di corso, laurea triennale o magistrale e lunghezza del programma: non dicono quanto si studia. È una stima del carico, non una difficoltà misurata.
Atenei e facoltà in ordine di diffusione. Per ogni esame: docente, corso di laurea, facoltà e il confronto con gli altri libri che indica.
Controlla sempre la scheda dell'esame. Le informazioni vengono dalle schede ufficiali degli atenei e possono cambiare o contenere errori: prima di acquistare verifica i testi sulla scheda ufficiale dell'esame (la trovi linkata in ogni esame) e, nel dubbio, chiedi al docente.
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