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レビュー,書籍紹介・書評掲載情報

電子情報通信学会　2024年1月号

掲載日：2024/02/28

「電子情報通信学会誌」107巻，1号，2024/1/1，83頁，copyright(c)2023 IEICE

amazonレビュー978-4-339-02934-5 Juliaによる数理最適化

掲載日：2023/09/07

• amazonレビュー

読者モニターレビュー【 JunJun100 様（業務内容：ポスト5G情報通信システムの開発） 】

掲載日：2023/04/25

数理最適化でPythonを用いた書籍は複数あるが、Juliaを用いた初めての書籍である。
想定する読者としては、数理最適化の入門は別の書籍で学んでおり、数理最適化のソルバーを使用したことがあること。実際に手を動かしながら学ぶことができる。ただし、サンプルコードの配布はない。
JuliaはPythonに比べて簡潔にモデリングができるのと高速計算ができる。特に疎行列の表現は簡潔である。
2次錐最適化問題として「信号推定問題」を扱っている。
ノイズフィルタリングの手法として使えることを初めて知った。
数理最適化をJuliaで記述するための非常に参考になる書籍であった。

読者モニターレビュー【 yshr10ic 様（業務内容：AI・数理最適化を用いたシ ステム開発および新規サービス開発） 】

掲載日：2023/04/25

Pythonを用いた数理最適化に関する書籍は多く発売されていますが、Juliaを用いた書籍は本書が初めてかと思います。
本書では、連続最適化問題（線形最適化問題、2次最適化問題、2次錐最適化問題、半正定値最適化問題）と離散最適化問題（最短路問題、最大流問題、整数線形最適化問題、整数2次錐最適化問題）と網羅的に紹介されています。
また、ただ単に最適化問題を解くだけではなく、Juliaの簡単な使い方や最適化パッケージであるJuMPの使い方、数理最適化の概要等が簡潔に説明されています。
Juliaを用いて数理最適化を解きたいという方が最初に読むのにおすすめの1冊です。

読者モニターレビュー【 小泉 孝弥 様　インタープリズム株式会社（業務内容：ソフトフェアの受託開発 】

掲載日：2023/04/20

本書は数理最適化のさまざまな問題を Juliaによる実装を通して学ぶことができる書籍である。ただ問題を解くだけでなく、最適化に用いるパッケージの使い方や、最適化の結果の出力の意味など、今後自分で最適化問題を解く上で理解しておいた方が良いことも解説してくれている。
また、私はJuliaをいままで使用したことがなかったが、数理最適化の問題を記述するのに最低限の解説が書かれているため、問題なく本書のプログラムを読むことができた。なので、Juliaに触ったことがなくても数理最適化の実装に興味のある人にはぜひ読んで欲しいと思う。ただ、本書にはアルゴリズムの理論的な解説などはあまり書かれていないため、理論に興味があるひとにはこの本を読んだあと別の書籍を読むことをおすすめしたい。