Julia高性能科学计算（第2版）

　　第1 章 介绍和安装  1
　　1.1 什么是Julia 及为什么要使用Julia  2
　　1.2 安装Julia  4
　　1.2.1 在Windows 系统上安装Julia  4
　　1.2.2 在macOS 系统上安装Julia  9
　　1.2.3 运行Julia 脚本  13
　　1.2.4 安装Gurobi  13
　　1.2.5 安装CPLEX  15
　　1.3 安装IJulia  17
　　1.4 包管理  20
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　　作者Changhyun Kwon是南佛罗里达大学工业与管理系统工程副教授。他的研究兴趣包括运输系统分析和服务运营问题。他的研究得到了包括国家科学基金会、美国运输部和加拿大大使馆在内的各种组织的支持。在加入南佛罗里达大学之前，Changhyun Kwon曾在布法罗大学任教，并于2015年获得UB杰出学者：青年研究者奖。译者徐国栋：浙江大学计算机专业硕士，目前主要从事与3D视觉相关的研究，Julia爱好者，Julia中文社区翻译参与者。李琦：生物信息资深从业者，星宇辰庚CEO。Julia骨灰粉，Julia中文社区翻译参与者。

　　Julia像C一样快，像MATLAB一样方便，并且像Python一样通用。在Julia开发者，特别是JuMP包开发者的大力支持下，Julia为运筹学及相关领域的高性能科学计算提供了一个强大的工具——JuMP。
　　《Julia高性能科学计算（第2版）》对Julia语法基础及其标准库、编程技巧、数值优化、优化求解、计算机科学计算都有所涉及，它可以作为计算机科学计算的入门图书使用；《Julia高性能科学计算（第2版）》作者是美国南佛罗里达大学副教授Changhyun Kwon，他为了方便学生的研究、学习写下本书，所以《Julia高性能科学计算（第2版）》也可以作为高校研究生和教师的有用的参考书。

　　第1 章 介绍和安装  1
　　1.1 什么是Julia 及为什么要使用Julia  2
　　1.2 安装Julia  4
　　1.2.1 在Windows 系统上安装Julia  4
　　1.2.2 在macOS 系统上安装Julia  9
　　1.2.3 运行Julia 脚本  13
　　1.2.4 安装Gurobi  13
　　1.2.5 安装CPLEX  15
　　1.3 安装IJulia  17
　　1.4 包管理  20
　　1.5 帮助  22
　　第2 章 简单线性规划  24
　　2.1 线性规划问题  25
　　2.2 写线性规划问题的其他方式  29
　　2.3 写线性规划问题的另一种方式  31
　　2.4 混合整数线性规划问题  32
　　第3 章 Julia 语言基础  35
　　3.1 向量、矩阵和数组  35
　　3.2 元组  40
　　3.3 索引和范围  42
　　3.4 打印信息  45
　　3.5 集合、字典和循环  47
　　3.6 函数  50
　　3.7 变量的作用域  52
　　3.8 随机数生成  55
　　3.9 文件读/写  59
　　3.10 绘图  63
　　3.10.1 PyPlot 包  64
　　3.10.2 在PyPlot 中避免使用第三方字体  68
　　第4 章 数值方法选讲  70
　　4.1 曲线拟合  70
　　4.2 数值微分  75
　　4.3 数值积分  78
　　4.4 自动微分  80
　　第5 章 单纯形法  84
　　5.1 单纯形法简介  84
　　5.2 查询所有基本可行解  87
　　5.3 使用JuMP 包  93
　　5.4 表格式的枢轴旋转  93
　　5.5 单纯形法的实现  95
　　5.5.1 initialize(c,A,b)  97
　　5.5.2 is_optimal(tableau)  99
　　5.5.3 pivoting!(tableau)  100
　　5.5.4 创建模型  104
　　5.6 后面的步骤  110
　　第6 章 网络优化问题  111
　　6.1 小费用网络流问题  111
　　6.2 运输问题  121
　　6.3 短路径问题  127
　　6.4 实现Dijkstra 算法  132
　　第7 章 内点法  138
　　7.1 仿射尺度算法  138
　　7.2 原路径跟踪算法  144
　　7.3 评述  149
　　第8 章 非线性优化问题  151
　　8.1 无约束优化  151
　　8.1.1 线性搜索  151
　　8.1.2 无约束优化  153
　　8.1.3 盒约束优化  154
　　8.2 非线性优化  155
　　8.3 其他求解器  156
　　8.4 混合整数非线性规划  161
　　第9 章 蒙特卡洛方法  163
　　9.1 概率分布  163
　　9.2 随机线性规划  165
　　9.3 估算简单路径的数目  172
　　第10 章 拉格朗日松弛  181
　　10.1 拉格朗日松弛介绍  181
　　10.1.1 下界与上界  182
　　10.1.2 次梯度优化  183
　　10.1.3 总结  184
　　10.2 p-中位问题  184
　　10.2.1 读取数据文件  186
　　10.2.2 化求解p-中位问题  188
　　10.2.3 拉格朗日松弛应用  189
　　10.2.4 求解下界  189
　　10.2.5 求解上界  193
　　10.2.6 更新拉格朗日乘子  195
　　第11 章 互补问题  208
　　11.1 线性互补问题（LCP）  208
　　11.2 非线性互补问题（NCP）  216
　　11.3 混合互补问题（MCP）  220
　　第12 章 化求解器中的参数  221
　　12.1 设置CPU 时间限制  221
　　12.2 设置化间隙公差  222
　　12.3 热启动  223
　　12.4 Big-M 与整性公差  224
　　12.5 关掉求解器的输出  225
　　12.6 其他求解器参数  226
^ 收 起　　

　　作者Changhyun Kwon是南佛罗里达大学工业与管理系统工程副教授。他的研究兴趣包括运输系统分析和服务运营问题。他的研究得到了包括国家科学基金会、美国运输部和加拿大大使馆在内的各种组织的支持。在加入南佛罗里达大学之前，Changhyun Kwon曾在布法罗大学任教，并于2015年获得UB杰出学者：青年研究者奖。译者徐国栋：浙江大学计算机专业硕士，目前主要从事与3D视觉相关的研究，Julia爱好者，Julia中文社区翻译参与者。李琦：生物信息资深从业者，星宇辰庚CEO。Julia骨灰粉，Julia中文社区翻译参与者。

　　Julia像C一样快，像MATLAB一样方便，并且像Python一样通用。在Julia开发者，特别是JuMP包开发者的大力支持下，Julia为运筹学及相关领域的高性能科学计算提供了一个强大的工具——JuMP。
　　《Julia高性能科学计算（第2版）》对Julia语法基础及其标准库、编程技巧、数值优化、优化求解、计算机科学计算都有所涉及，它可以作为计算机科学计算的入门图书使用；《Julia高性能科学计算（第2版）》作者是美国南佛罗里达大学副教授Changhyun Kwon，他为了方便学生的研究、学习写下本书，所以《Julia高性能科学计算（第2版）》也可以作为高校研究生和教师的有用的参考书。