运筹学应用：最优化与线性规划模型
Introduction to Optimization and Linear Programming
课程描述Course Description
数值分析是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科，涉及领域广泛，其中包含的最优化问题通常可以表示为数学规划形式的问题。线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，是辅助人们进行科学管理的一种数学方法，是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。线性规划广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面，为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出最优决策，提供科学的依据。
线性规划是进入运筹学、数据科学和人工智能等更大领域的绝佳切入点。本课程将介绍线性规划和凸规划的关键概念，介绍线性规划在经济和金融领域的应用，也会带领学生进行一些有趣的研究课题如饮食问题，运输问题，最短路径问题，运筹学等等。
导师介绍 Professor Introduction
加州大学伯克利分校终身教授
Ming GU
加州大学伯克利分校数学系终身教授
耶鲁大学计算机科学博士
研究方向：应用数学，数值线性代数，科学计算
2017机器学习国际大会论文发表
2017年Hipc最佳论文奖
助教介绍TA Introduction
适合人群Suitable For
对数学、线代数、线性规划、运筹学、计算机科学专业感兴趣的高中生，本科生;
修读数学专业，以及未来希望从事量化交易、数学研究，运筹学，计算机科学等领域从业的学生;
具备微积分与线性代数基础知识的学生优先。
项目亮点Program Advantages
项目收获Program Achievements
项目设置Program System
