🗺️ このノートは 数理最適化・OR テキストの最上位ハブ です。
数理最適化・オペレーションズリサーチ 全体目次
数理最適化は、与えられた制約のもとで目的関数を最も良くする解を見つける数学。機械学習の学習、オペレーションズのスケジューリング、金融のポートフォリオ — これらの「エンジンルーム」にあたる。このサイトは最適化手法そのものの数理（最適性条件・双対性・収束）を体系化し、各分野の応用へ繋ぐ。
このサイトの位置づけ
- 適用は各分野、手法の数理はここ：operations（線形計画の適用・待ち行列）・機械学習（学習文脈の勾配法/凸最適化）・金融（ポートフォリオ最適化）の応用は各分野へ、ここは手法を深掘りして wikilink で繋ぐ
章別目次
- 第1章 最適化の基礎 — 最適化の基礎 章目次
- 第2章 線形計画 — 線形計画 章目次
- 第3章 整数計画と組合せ最適化 — 整数計画と組合せ最適化 章目次
- 第4章 非線形最適化 — 非線形最適化 章目次
- 第5章 凸最適化 — 凸最適化 章目次
- 第6章 メタヒューリスティクス — メタヒューリスティクス 章目次
- 第7章 不確実性下の最適化 — 不確実性下の最適化 章目次
- 第8章 ネットワーク最適化 — ネットワーク最適化 章目次
- 第9章 応用とモデリング — 応用とモデリング 章目次
関連分野（Mímisbrunnr）
- オペレーションズ（適用：スケジューリング・在庫・待ち行列）
- 機械学習（適用：勾配法・凸最適化を学習に）
- 金融工学（適用：ポートフォリオ最適化）
- シミュレーション（不確実性下の最適化・SAA）