本书作者现任美国西北大学教授,多种国际权威杂志的主编、副主编。作者根据在教学、研究和咨询中的经验,写了这本适合学生和实际工作者的书。本书提供连续优化中大多数有效方法的全面的最新的论述。每一章从基本概念开始,逐步阐述当前可用的最佳技术。 本书强调实用方法,包含大量图例和练习,适合广大读者阅读,可作为工程、运筹学、数学、计算机科学以及商务方面的研究生教材,也可作为该领域的科研人员和实际工作人员的手册。 总之,作者力求本书阅读性强,内容丰富,论述严谨,能揭示数值最优化的美妙本质和实用价值。
两位作者都来自CS专业,在优化领域享有崇高地位,都是SIAM的Fellow。这本书主要讲连续优化,理论性很强,从最简单的牛顿法,梯度,再到有约束的优化问题中的对偶,KKT,单纯性等方法,最后再到非线性领域的罚函数和内点法,一气呵成,看的不光是数学,也是优化领域的发展史。 ...
评分数值优化领域的力作。写的非常好。Nocedal和wright在优化领域有着丰富的经验和知识,在第一版的基础上增强了二十一世纪前几年的最新进展,内点法。算法流程清晰,原理清楚。适合学生和研究者参阅。
评分两位作者都来自CS专业,在优化领域享有崇高地位,都是SIAM的Fellow。这本书主要讲连续优化,理论性很强,从最简单的牛顿法,梯度,再到有约束的优化问题中的对偶,KKT,单纯性等方法,最后再到非线性领域的罚函数和内点法,一气呵成,看的不光是数学,也是优化领域的发展史。 ...
评分是我们最优化的参考书,这学期正在读。 相比袁亚香的非线性优化计算方法,这本书不仅仅有详细的理论分析,算法给的也很全。而袁的书有些侧重于理论部分。这本书读起来也相对于袁较容易。 国外的书总是给人一种娓娓道来的感觉,觉得作者是真真正正给你再讲,并不是机械的将知识...
评分是我们最优化的参考书,这学期正在读。 相比袁亚香的非线性优化计算方法,这本书不仅仅有详细的理论分析,算法给的也很全。而袁的书有些侧重于理论部分。这本书读起来也相对于袁较容易。 国外的书总是给人一种娓娓道来的感觉,觉得作者是真真正正给你再讲,并不是机械的将知识...
《高级微积分:极限与连续性的深度探索》这本书,我必须承认,它的难度是相当高的,但回报也是巨大的。它根本不是一本普通意义上的习题集,而是一次对数学严密性的朝圣之旅。作者对ε-δ语言的阐述达到了炉火纯青的地步,我以前总觉得这些符号很碍眼,但读完后才领悟到,正是这些符号构筑了分析学的坚实地基。书中关于多变量函数的路径积分和斯托克斯定理的论证部分,逻辑链条之精妙,令人拍案叫绝。它强迫你摒弃直觉,完全依赖逻辑的推导来构建知识体系。阅读这本书的过程,与其说是学习,不如说是一种智力上的磨练。每一页都充满了需要反复咀嚼的细节,每一个定理的证明都像是解开了一个复杂的谜团。对于那些渴望真正理解微积分深层结构、不满足于仅仅会求导和积分的学生来说,这本书是通往更高级数学殿堂的必经之路,虽然过程艰辛,但最终的视野是无可替代的。
评分我怀着极大的好奇心翻开了《概率论与数理统计:原理与应用》,原本以为会是一本充满复杂公式和严苛证明的“劝退之作”,结果却发现它更像一位耐心的老师,一步步引我进入不确定性世界的奥秘。这本书最打动我的地方在于它对“模型选择”和“假设检验”的深入探讨,它没有停留在计算P值这种表层操作上,而是着重讲解了不同统计检验背后的哲学基础和适用场景。我特别欣赏作者对贝叶斯方法的处理,不同于传统教材的简单带过,这里详细阐述了先验信息如何影响后验判断,这对于理解现代人工智能中的决策过程至关重要。书中的案例分析非常贴近实际,从医疗诊断的敏感性特异性到金融风险的波动性建模,都展示了统计思维的巨大威力。阅读过程中,我时常需要停下来思考,作者提出的每一个论断都充满了智慧的沉淀。它不仅教授了“如何做”统计,更重要的是教会了我们“为何要”这么做,是培养严谨科学态度的绝佳读物。
评分我最近读完的《偏微分方程引论》让我对物理世界的建模有了全新的认识。这本书的叙事风格非常古典而优雅,它没有一上来就抛出复杂的傅里叶级数,而是从热传导、波动现象这些经典的物理问题出发,逐步引导读者理解为什么我们需要偏微分方程,以及它们在描述空间和时间依赖变化中的不可替代性。拉普拉斯方程和波动方程的推导过程被组织得非常流畅,作者似乎总能找到那个最恰当的类比,将抽象的数学算子与实际的物理过程完美地结合起来。我尤其喜欢它对“边界条件”重要性的强调,这让我深刻理解到,一个数学模型之所以能描述真实世界,往往取决于我们如何设定它与外部环境的交互方式。这本书对于想要深入研究工程热力学、流体力学或电磁学的读者来说,是一个极其扎实、可靠的起点,它教会你如何用偏导数这把“手术刀”去剖析和预测复杂系统的演化规律。
评分这本《线性代数导论》简直是数学学习的救星!我之前对矩阵运算、特征值这些概念总是感到云里雾里,觉得抽象得可怕。然而,作者用非常直观、生活化的例子,把这些复杂的概念一一拆解开来。比如,讲到矩阵的几何意义时,作者竟然用房间里物体的位置变化来解释,一下子就点亮了我的理解。书里的习题设计也极其巧妙,它们不是那种生硬的计算题,而是引导你思考背后的数学逻辑。特别是关于最小二乘法的章节,我以前只知道公式,现在才明白它在数据拟合和误差处理中的核心地位。这本书的排版清晰,图示精美,阅读体验极佳,即便是初次接触线性代数的人,也能感到一种“原来如此”的豁然开朗。我感觉自己不只是学会了一套计算工具,更是建立起一种用“向量空间”的视角看待世界的全新思维框架。对于任何需要与数据、图形或系统分析打交道的专业人士来说,这绝对是一本不可多得的入门和进阶参考书,它让枯燥的代数焕发出了强大的生命力。
评分不得不提《离散数学基础》,这本书对于计算机科学领域的学生而言,简直是“隐藏的内功心法”。它没有那些光鲜亮丽的应用案例,却支撑起了整个算法设计和数据结构的基础。我尤其欣赏作者在图论部分的处理,从基础的连通性到复杂的欧拉路径和哈密顿回路,讲解得层层递进,配图清晰易懂。更关键的是,书中对“证明的艺术”的强调。无论是鸽巢原理的应用,还是归纳法的严谨表达,都教会了我们如何用最简洁、最无可辩驳的方式来论证一个计算命题的正确性。这种逻辑训练对于编写健壮的程序至关重要,它让你在写下每一行代码之前,就能在脑海中预演和排除逻辑错误。这本书的价值不在于让你学会某个算法,而在于让你建立起一套严密的、面向逻辑推理的思维模式,这比任何一门具体的编程语言都更具持久的价值。
评分国外经典著名数学教材,老师买了一本
评分没法给星,因为写论文才看得。
评分运筹学硕士必读书目,可惜不是第三版的最新版本。
评分没法给星,因为写论文才看得。
评分国外经典著名数学教材,老师买了一本
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