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隐式滤波是求解无导数信息的有界约束优化问题的一种方法。与使用插值重建函数及其高阶导数的方法不同，隐式滤波建立在坐标搜索的基础上，然后进行插值以获得梯度的近似值。介绍了隐式滤波的算法、收敛原理和新的MATLAB实现。它是独一无二的，因为它是唯一一本在无衍生工具或抽样方法领域有公共软件相伴的书籍。它包括一个关于噪声函数优化的最新结果的概述，包括依赖于非光滑分析的结果和关于约束处理的结果。这本书是为研究生谁想了解这项技术，科学家和工程师谁希望应用方法解决他们的问题，专家谁将使用本书的想法和软件在他们自己的研究。

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zbMATH中的参考文献（参考文献44条,1标准件)

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  1. 史浩军。；谢雨辰；伯德，理查德；Nocedal，Jorge:无约束优化的一种噪声容限拟牛顿算法（2022）
  2. 贝拉哈斯，A.S。；曹，L。；Scheinberg，K.：带噪声的通用线搜索算法的全局收敛速度分析（2021）
  3. Dedoncker，Sander；金属氧化物，Wim；Naets，Frank:用单纯形梯度进行有界约束黑盒优化的生成集搜索（2021）
  4. 加尔，拉维夫；哈伯，埃尔达；欧文，布莱恩；萨利赫，比拉尔；Ziv，Avi：《如何在沙漠中捉狮子：关于覆盖导向发电（CDG）问题的解决方案》（2021年）
  5. 查克拉博蒂，苏夫拉·坎蒂；Panda，Geetanjali:基于轴旋转的改进坐标搜索方法（2020）
  6. Diniz Ehrhardt，文学硕士。；费雷拉，D.G。；Santos，S.A.：应用模式搜索隐式滤波算法解决参数辨识的噪声问题（2020）
  7. 兔子，沃伦；Jarry Bolduc，Gabriel:广义单纯形梯度的微积分恒等式：规则与应用（2020）
  8. 兔子，沃伦；Jarry Bolduc，Gabriel:计算有限正跨度集余弦测度的确定性算法（2020）
  9. 兔子，沃伦；普兰尼登，凯恩；Sagastizábal，Claudia:求解凸有限最大问题的无导数（\mathcalV\mathcalU）-算法（2020）
  10. 绍克，本杰明；普洛斯卡斯，尼古拉斯；Sahinidis，Nikolaos:GPU参数调整用于高瘦密集线性最小二乘问题（2020）
  11. 谢雨辰；伯德，理查德H。；Nocedal，Jorge:BFGS方法的误差分析（2020）
  12. 贝拉哈斯，阿尔伯特S。；伯德，理查德H。；Nocedal，Jorge:通过拟牛顿方法对噪声函数进行无导数优化（2019年）
  13. 库普，伊恩；Tappenden，Rachael:规则单纯形梯度的有效计算（2019年）
  14. 格拉顿，S。；罗耶，C.W。；维森特，L.N。；Zhang，Z.：基于概率可行下降的有界和线性约束问题的直接搜索（2019）
  15. 拉森，杰弗里；梅尼克尔，马特；Wild，Stefan M.：无导数优化方法（2019）
  16. 穆勒，朱利安；戴，马库斯：具有隐藏约束的计算代价昂贵的黑盒问题的替代优化（2019）
  17. 陈晓军；凯利，C.T。；徐凤敏；张泽坤：基于蒙特卡罗的约束组合非光滑优化的光滑直接搜索法（2018）
  18. 马吉亚，阿尔瓦罗；Wächter，安德烈亚斯；多林斯卡娅，伊琳娜。；Staum，Jeremy:基于自适应多重要性抽样的高斯卷积平滑函数优化的无导数信赖域算法（2018）
  19. 里贝罗，阿德米尔A。；莎钦，玛利；Santos，Sandra A.：非线性规划序列方法中增广子问题的近似解（2018）
  20. 洛雷托，米拉格罗斯；阿庞特，雨果；核心，黛博拉；Raydan，Marcos:无约束优化的非光滑谱梯度方法（2017）