【中英双语】斯坦福EE364B凸优化II：从次梯度到MPC 2008

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Parts

  1. P1 · [中文] 01 导论与次梯度
  2. P2 · [中文] 02 次梯度与次梯度法
  3. P3 · [中文] 03 次梯度法收敛与等式约束
  4. P4 · [中文] 04 约束优化的次梯度法
  5. P5 · [必看] 1分钟：双语怎么切-充电解锁课程站
  6. P6 · [中文] 05 随机规划与切平面法
  7. P7 · [中文] 06 解析中心割平面法
  8. P8 · [中文] 07 ACCPM 与椭球法
  9. P9 · [中文] 08 椭球法与分解
  10. P10 · [中文] 09 原始对偶分解
  11. P11 · [中文] 10 分解应用：网络速率控制
  12. P12 · [中文] 11 序列凸规划
  13. P13 · [中文] 12 序列凸规划与共轭梯度
  14. P14 · [中文] 13 共轭梯度法
  15. P15 · [中文] 14 截断牛顿法与 L1
  16. P16 · [中文] 15 L1 方法与稀疏优化
  17. P17 · [中文] 16 模型预测控制 MPC
  18. P18 · [中文] 17 随机模型预测控制
  19. P19 · [中文] 18 分支定界全局优化
  20. P20 · [英文] 01 Introduction and subgradients
  21. P21 · [英文] 02 Subgradients and subgradient method
  22. P22 · [英文] 03 Convergence and equality constraints
  23. P23 · [英文] 04 Constrained subgradient method
  24. P24 · [英文] 05 Stochastic programming and cutting-plane
  25. P25 · [英文] 06 Analytic center cutting-plane
  26. P26 · [英文] 07 ACCPM and ellipsoid method
  27. P27 · [英文] 08 Ellipsoid method and decomposition
  28. P28 · [英文] 09 Primal and dual decomposition
  29. P29 · [英文] 10 Decomposition applications
  30. P30 · [英文] 11 Sequential convex programming
  31. P31 · [英文] 12 SCP and conjugate gradient
  32. P32 · [英文] 13 Conjugate gradient method
  33. P33 · [英文] 14 Truncated Newton and L1
  34. P34 · [英文] 15 L1 methods
  35. P35 · [英文] 16 Model predictive control
  36. P36 · [英文] 17 Stochastic MPC
  37. P37 · [英文] 18 Branch and bound
Description 
斯坦福 EE364B《凸优化 II》完整课｜Stephen Boyd，2008 原版。接 EE364A，从次梯度、切平面、分解走到序列凸规划、L1 与模型预测控制。

📌 本期看点
· 次梯度与次梯度法：无约束 / 约束 / 随机情形怎么收敛
· 切平面、解析中心割平面（ACCPM）与椭球法
· 原始对偶分解：分布式优化与网络速率控制
· 序列凸规划、共轭梯度、L1 稀疏，最后接到 MPC 与分支定界

🧭 观看指南
共 18 讲。P1–P18 中文配音版，P19–P36 英文原声版，可按需切换。

🎯 适合人群
电气 / 控制 / 优化方向研究生，以及会 EE364A、想补大规模与分布式算法的同学。

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名校课程-顶级中配 16d ago

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