经过之前的入门，我们来系统的看看运筹规划这门数学科学。通过我们之前举的例子，我们知道是根据业务问题，列出符合业务需求的方程，然后求解这个方程，然后接下来要介绍的实际上是我们要解决一个问题的时候，往往将现有的问题变化成标准型。然后求解。下面我们就来看看如何转换标准型。

#线性规划前面铺垫了不少，接下来咱们来看看都怎么解这一堆方程。矩阵概念1.如果矩阵E是由单位阵I经过交换矩阵的两行得到的，就是第一类矩阵2.如果E是由单位阵乘以一个数得到，就叫做第二类矩阵3.如果E是由单位阵乘以一个数再加到另一行得到的，就叫做第三类矩阵。定理：对一个矩阵进行第一类、第二类、第三类变

#线性规划本节开始我们就来讲解线性规划问题。看看我们该如何解决带有条件约束的最优解问题。线性规划简单例子先从实际问题出发，让我们来了解一下我们将要解决的那种问题？某制造商生产四种不同的产品，分别用X1，X2，X3，X4来表示，生产过程需要三种原料，其中工作人数和原料等参数如下表，问题当然就是如何保证

#凸优化本章我们主要讲解一维的搜索方法，也是最优化理论的一部分，我们怎么在一个区间内找到找到一个极值呢？我们先来讨论一元单值函数的$f$,在区间$[a,b]$上的极小值点呢？二分法二分法是一种利用目标函数的一阶导数来连续压缩区间的方法，计算过程比较简单。首先，确定初始区间的中点$$x=\frac{a

#凸优化其实在我看来，大部分算法解决的问题其实就是一个又一个的优化问题，不管使用梯度下降或是其他的策略都是渴望能从解集中获取一个最优解，那么我们就来讲讲凸优化的相关理论，可能很枯燥，还是希望读者能够一起学习起来。面对一个问题之前，我们要进行一层数学抽象，下面我们就给出我们是要解决一个怎样的问题。$$