最佳化理論與反向設計
Optimization Theory and Inverse Design
| 節 | 週一 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | 最佳化理論與反向設計 EO115 3 節連堂 |
6 14:20–15:10 | |
7 15:30–16:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
反向設計 (inverse design) 在量子、光學、電子元件等領域在近年來受到重視,反向設計的核心為最佳化理論,我們將介紹各種經典的最佳化方法(古典與量子),主要可分為梯度法與非梯度法,並介紹近年來於機器學習與量子計算的最新發展,最後介紹實際應用與專題實作。 1. 學習最佳化基礎理論 2. 最佳化問題建模與應用
先修科目: 微積分, 線性代數 先備能力: 有修過計算機概論、程式語言、或有程式經驗為佳
教材編選: 以教科書為藍本,輔以參考資料及自編講義。
評量方法: 平時習作40%,期中考試30%,期末專題30%。
- Methods for Optimization
- Applications
- Projects
- Mathematical Review
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Mathematical Review |
| 第 2 週 | Basics of optimization problems |
| 第 3 週 | One-dimension search |
| 第 4 週 | Gradient related methods I |
| 第 5 週 | Gradient related methods II |
| 第 6 週 | Newton related methods |
| 第 7 週 | Neural networks |
| 第 8 週 | 期中考週 |
| 第 9 週 | Simulated annealing |
| 第 10 週 | Quantum annealing |
| 第 11 週 | Monte Carlo method |
| 第 12 週 | 濾波器反向設計:梯度法 |
| 第 13 週 | 專題實作:problem、method、schedule |
| 第 14 週 | 1D 光柵設計:退火法 |
| 第 15 週 | 專題實作:trouble shooting and writing |
| 第 16 週 | 期末專題報告 |
1. 教科書: Edwin K. P. Chong and Stanislaw H. Zak, “An Introduction to Optimization,” Third Edition, Wiley-Interscience, New York, NY, 2008 2. Aarts, Emile and Korst, Jan, "Simulated annealing and boltzmann machines: a stochastic approach to combinatorial optimization and neural computing “, Chichester/John Wiley & Sons, 1989. 3. Mykel J. Kochenderfer and Tim A. Wheeler, “Algorithms for Optimization,” MIT Press, Cambridge, Massachusetts, United States, 2019
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- email: jwu@nycu.edu.tw