中国科学院大学研究生信息论基础课件，中国科学院大学研究生信息论基础课件

教学目的要求 最优化方法属于专业普及课程，是从所有可能方案中选择最合理的方案以达到最优目标的学科，是随着计算机的普遍应用而发展起来的，它已广泛应用于各个领域。随着最优化方法理论的完善及计算机技术中各种算法的发展，最优化方法也广泛被应用于计算机算法的设计和优化。本门课程旨在讲授最优化的基本理论和方法，要求通过本课程的学习，具有应用最优化方法解决一些实际问题的初步技能，并为以后的学习和工作做必要的准备。 本课程的任务是讨论求解线性规划、无约束非线性规划、约束非线性规划、多目标规划、整数规划的基本原理与一般方法，并学习MATLAB等工具软件的应用，使学生掌握最优化方法的基本概念、基本原理和基本方法，初步学会应用最优化方法解决简单的实际优化问题，培养解决实际问题的能力。 预修课程 微积分、线性代数 教材 教材： 《最优化理论与方法》，作者袁亚湘、孙文瑜，科学出版社，1997； 课程资料。 主要内容 第一章 最优化方法的由来及其基本原理 . 最优化方法的产生与发展，最优化方法的基本原理 第二章 线性规划 .线性规划问题，单纯形法 第三章 二次规划 . 二次规划算法及应用 第四章 无约束非线性规划 . 牛顿、拟牛顿方法，下降方向及线性搜索 第五章 有约束非线性规划 . 有约束非线性规划算法，等式约束和不等式约束的处理 第六章 凸优化 . 凸问题，凸约束，凸优化算法及实例 第七章 全局优化 . 局部与全局最优解，多起始点、模拟退火、遗传算法 第八章 MATLAB优化工具箱 . MATLAB优化工具软件的使用 第九章 多目标优化 . Pareto最优性，多目标优化算法 第十章 整数规划 . 混合整数规划算法概述，整数规划复杂性，搜索 第十一章 最优化方法在计算机算法中的应用 . 最优化方法在机器学习等领域的应用。 基本要求： 1、掌握最优化方法的基本概念、相关的优化原理和最常用的算法，注意方法处理的技巧及其与计算机的结合，提高计算机应用能力； 2、通过例子，学习使用各种优化方法解决实际中遇到的简单优化问题，提高分析、解决实际问题的能力； 参考文献 主要参考书： 《最优化理论与方法》，作者陈宝林，清华大学出版社，1989； Nonlinear Programming (Second Edition),Dimitri P. Bertsekas, Athena Scientific Belmont, 1999.

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得益于互联网技术的快速发展，情感分析/分类技术近来也受到了大量的关注。情感分析已经成长为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一，而情感分类是众多情感分析任务中必不可少的一环。本文使用文本分类中经典的TextCNN模型，对给定的中文电影评论进行情感分类。通过设计合理的网络结构，并使用pytorch进行实现，取得较为不错的效果。 关键词：情感分类 TextCNN pytorch

PART I LISTENING COMPREHENSION (25 minutes, 20 points) Section A (1 point each) 1. A. The man shouldn't care what Sandra said. B. The man shouldn't listen to Sandra. C. The man should talk openly with Sandra. D. The man should get back home early. 2. A. A boss and an employee. B. A lawyer and a client. C. A shop assistant and a customer. D. A bus driver and a passenger. 3. A. The woman helped to do part of the experiment

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