課程重點(diǎn)

　　1.線性規(guī)劃對偶理論與單純形法：數(shù)學(xué)推導(dǎo)復(fù)雜，需理解算法邏輯與實(shí)際問題建模。

　　2.非線性優(yōu)化最優(yōu)性條件：KKT條件與迭代算法的數(shù)學(xué)原理抽象，應(yīng)用易出錯。

　　3.算法編程實(shí)現(xiàn)與模型調(diào)試：理論轉(zhuǎn)化為代碼時，參數(shù)調(diào)優(yōu)和結(jié)果分析難度大。

　　課程建議

　　莫納什大學(xué)mth3330|優(yōu)化和運(yùn)籌學(xué)課程建議：

　　1.推導(dǎo)+案例結(jié)合：通過實(shí)際問題推導(dǎo)對偶理論，用 Excel/SciPy 驗(yàn)證單純形法結(jié)果。

　　2.先修知識復(fù)盤：復(fù)習(xí)多元微積分、線性代數(shù)，分步驟拆解 KKT 條件推導(dǎo)，對比不同算法優(yōu)缺點(diǎn)。

　　3.分階段編程練習(xí)：先實(shí)現(xiàn)梯度下降等基礎(chǔ)算法，再整合復(fù)雜模型，利用 Jupyter 逐步調(diào)試代碼。

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