کتاب تحلیل هندسی و احتمالی حوزه‌های محدب در علوم داده و بهینه‌سازی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل هندسی و احتمالی حوزه‌های محدب در علوم داده و بهینه‌سازی

موضوع کلی: علوم ریاضی و آمار کاربردی

موضوع میانی: هندسه محدب و نظریه احتمال

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هندسه محدب و مجموعه‌های محدب در فضای اقلیدسی
  • 2. تعریف و خواص پایه توابع محدب و نیم‌فضاها
  • 3. قضیه جداسازی ابرصفحه‌ها و کاربرد آن در بهینه‌سازی
  • 4. مجموعه‌های فشرده و قضیه کراین-میلمن
  • 5. مخروط‌های محدب و ویژگی‌های آن‌ها
  • 6. مساحت و حجم در فضاهای با ابعاد بالا
  • 7. نابرابری ایزوپری‌متریک و هندسه اجسام محدب
  • 8. مقدمه‌ای بر نظریه اندازه و احتمال در هندسه
  • 9. توزیع‌های احتمالاتی متقارن و نقش آن‌ها در تحلیل حوزه‌ها
  • 10. توزیع گاوسی و ویژگی‌های هندسی آن در فضاهای برداری
  • 11. نابرابری‌های غلظت اندازه در مجموعه‌های محدب
  • 12. قضیه مقطع (Section Theorem) و اهمیت آن در هندسه محدب
  • 13. مفاهیم پایه در نظریه اجسام محدب متقارن
  • 14. نابرابری برون-مینکوفسکی و پیامدهای آن
  • 15. توابع محدب و ارتباط آن‌ها با توزیع‌های احتمالی
  • 16. قضیه لومی-هینکل و کاربردهای آن در تحلیل توابع
  • 17. بردار‌های تصادفی و ماتریس‌های کوواریانس در فضاهای محدب
  • 18. تخمین حجم اجسام محدب با استفاده از روش‌های احتمالی
  • 19. مفاهیم پایه در هندسه اعداد و شبکه‌ها
  • 20. بررسی تقریب اجسام محدب توسط چندوجهی‌ها
  • 21. توزیع جرم در مجموعه‌های محدب و مفهوم مرکز ثقل
  • 22. نابرابری‌های اینترپولاسیون در تحلیل هندسی
  • 23. نقش آنتروپی در هندسه مقاطع
  • 24. کاربرد هندسه محدب در نظریه یادگیری ماشین
  • 25. بهینه‌سازی محدب و الگوریتم‌های مرتبه اول
  • 26. تحلیل هندسی مسئله کمترین مربعات
  • 27. روابط بین هندسه محدب و نظریه اطلاعات
  • 28. توزیع‌های لگ-محدب و ویژگی‌های تحلیلی آن‌ها
  • 29. روش‌های احتمالی در اثبات قضایای هندسی
  • 30. تخمین‌های پارامتریک در مدل‌های آماری محدب
  • 31. کاربرد هندسه در کاهش ابعاد و فشرده‌سازی داده‌ها
  • 32. تحلیل هندسی فضای ویژگی‌ها در مدل‌سازی داده
  • 33. روابط میانگین‌های هندسی و حسابی در مسائل بهینه‌سازی
  • 34. مفاهیم پایه در نظریه پایداری اجسام محدب
  • 35. نقش تقارن در ساده‌سازی مسائل بهینه‌سازی محدب
  • 36. توابع محدب قوی و نرخ همگرایی در الگوریتم‌ها
  • 37. تکنیک‌های نمونه‌برداری در حوزه‌های محدب
  • 38. کاربرد هندسه محدب در تحلیل توابع هزینه
  • 39. محدودیت‌های هندسی در مسائل تخمین آماری
  • 40. بررسی ویژگی‌های هندسی و احتمالی حوزه‌های کروی
  • 41. توزیع مقادیر ویژه ماتریس‌های تصادفی در هندسه محدب
  • 42. روش‌های مونت‌کارلو برای محاسبه حجم در ابعاد بالا
  • 43. تحلیل هندسی فضای پارامترها در مدل‌های خطی
  • 44. نقش قضیه حد مرکزی در تقریب اجسام محدب
  • 45. بهینه‌سازی تحت محدودیت‌های هندسی در علوم داده
  • 46. کاربرد نظریه احتمال در تحلیل پایداری الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 47. مفاهیم پیشرفته در هندسه محدب محاسباتی
  • 48. چالش‌های ابعاد بالا در تحلیل داده‌های محدب
  • 49. تلفیق هندسه محدب و روش‌های آماری در یادگیری عمیق
  • 50. چشم‌انداز کاربردی هندسه محدب در هوش مصنوعی مدرن
تگ‌ها: Convex Domains آمار کاربردی بهینه‌سازی ریاضی تئوری احتمالات تحلیل هندسی ریاضیات پیشرفته علوم داده نظریه احتمال هندسه محدب یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.