《运筹学(国内版) 》

《运筹学(国内版) 》 简介：应用数学方法解决复杂系统优化问题，聚焦决策分析与资源分配，在管理、经济、工程等领域实现效率最大化。国内研究注重结合产业实际需求，通过建模与算法设计推动物流、交通、能源等行业的智能化升级，助力企业降本增效与数字化转型。 亮点：①深度融合大数据与人工智能技术 ②在电商物流调度、高铁网络优化等领域形成特色成果 ③产学研结合紧密，支撑制造强国战略 标签：#优化决策 #数学建模 #智慧物流 #智能制造 #算法创新 #产学研融合 #数字化转型 链接：

| #电子书 #算法这本书为优化问题提供了广泛的介绍，特别关注实用算法在工程系统设计中的应用。我们覆盖了各种优化主题，介绍了基础

| #电子书 #算法 这本书为优化问题提供了广泛的介绍，特别关注实用算法在工程系统设计中的应用。我们覆盖了各种优化主题，介绍了基础的数学问题公式和解决它们的算法。通过图表、示例和练习，我们传达了各种方法背后的直观理解。 这本教材适用于高级本科生、研究生以及专业人士。阅读本书需要一定的数学成熟度，并假设读者已经接触过多元微积分、线性代数和概率概念。在附录中提供了一些复习材料。这本书对于数学、统计、计算机科学、航空航天、电气工程和运筹学等领域的学生特别有用。

：基于PyTorch构建的高性能优化器库，可轻松实现函数优化和基于梯度的元学习

：基于PyTorch构建的高性能优化器库，可轻松实现函数优化和基于梯度的元学习 它包括两个主要功能： TorchOpt 提供了功能优化器，可以为 PyTorch 启用类似 JAX 的可组合功能优化器。使用 TorchOpt，可以轻松地在 PyTorch 中使用函数式优化器进行神经网络优化，类似于 JAX 中的Optax。 借助函数式编程的设计，TorchOpt 为基于梯度的元学习研究提供了高效、灵活且易于实现的可微优化器。它在很大程度上减少了实现复杂的元学习算法所需的工作量。

《组合数学(国内版) 》

《组合数学(国内版) 》 简介：研究离散结构及其关系的数学分支，涵盖排列、组合、图论和组合设计等内容，广泛应用于计算机科学、运筹学等领域。国内教材注重基础理论推导与典型应用案例结合，强调算法思维与数学建模能力培养。 亮点：以鸽巢原理、容斥定理等经典理论为主线，融入中国学者在组合优化领域的科研成果，配套国内高校考研真题解析。 标签：#离散数学 #算法基础 #高等教育教材 #组合优化 #考研真题解析 链接：

《数学物理方法 》

《数学物理方法 》 简介：结合数学工具与物理问题，研究微分方程、复变函数及积分变换等方法，应用于量子力学、电磁学等领域，为理论建模与工程计算提供基础框架。 亮点：强调数学与物理的深度交叉，培养抽象建模能力，推动复杂系统分析；在现代科技如计算机仿真、工程优化中具实用价值。 标签：#数学 #物理 #交叉学科 #理论应用 #工程实践 链接：

《基于AI芯片的神经网络优化实战》

《基于AI芯片的神经网络优化实战》 简介：本书探讨如何利用专用AI芯片提升神经网络模型的运行效率与性能，结合硬件架构特性与算法优化策略。通过实际案例演示模型压缩、量化加速及跨平台部署等技术，助力开发者在边缘计算、自动驾驶等场景实现低功耗、高实时性的智能应用。 亮点：深入解析AI芯片与算法的协同优化方法，提供从理论到工程落地的全流程指导，包含产业级案例和可复现实验，涵盖低精度计算、动态推理等前沿技术，强化真实场景部署能力。 标签：#AI芯片 #神经网络优化 #实战应用 #模型压缩 #边缘计算 #基于AI芯片的神经网络优化实战 链接：