The Mathematics of Nonlinear Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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作者:Peressini, Anthony L.; Sullivan, Francis E.; Uhl, J. J. Jr.

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页数:283

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isbn号码:9781461269892

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• optimization
• Convex
• 非线性规划
• 优化
• 数学规划
• 运筹学
• 算法
• 凸优化
• 数值分析
• 最优化理论
• 应用数学
• 工程优化

《优化之径：从基础到前沿的数学探索》 本书并非一本直接阐述非线性规划理论的书籍，而是旨在为读者搭建一座通往优化世界坚实的桥梁。我们将从最基础的数学概念出发，逐步深入到构成复杂优化问题的核心要素，展现数学工具在解决现实世界挑战中的强大力量。 第一部分：数学基石的重塑 在深入探索之前，我们首先要巩固数学的根基。《优化之径》将重新审视并深入解析那些对理解优化理论至关重要的数学概念。 微积分的精妙： 我们将不止于导数和积分的基本运算，而是着重探讨它们在刻画函数局部行为、理解变化率以及求解累积效应方面的深层含义。梯度、Hessian矩阵的概念将被细致剖析，它们不仅是函数特性的描述，更是后续优化算法设计的灵魂。拉格朗日乘子法这一连接等式约束与函数最优性的优雅工具，也将在此部分得到详尽的讲解，展示如何通过引入辅助变量来简化约束优化问题。 线性代数的强大： 向量空间、线性变换、特征值分解等概念将被赋予新的生命。我们不再将它们视为独立的代数工具，而是将其视为描述和操纵多维数据的语言。矩阵的秩、可逆性，以及向量组的线性相关性，将直接关联到问题的可行性、唯一解以及模型的稳定 性。特别地，二次型及其正定性将在后续凸优化理论中扮演核心角色，本书将对此进行充分铺垫。 集合论与拓扑学的视角： 闭集、开集、紧集等拓扑概念，虽然看似抽象，却构成了理解优化问题定义域和解集的关键。我们将在书中阐述，这些概念如何保证优化问题的良好性质，例如连续函数的极值存在性，以及算法收敛的必要条件。集合之间的关系（如交集、并集、补集）将帮助我们清晰地界定问题的可行域，为后续的约束处理奠定基础。 第二部分：问题的形式化与刻画 理解了基础数学工具后，我们将转向如何将现实世界中的问题转化为数学模型，并对其进行严谨的刻画。 目标函数的构建： 现实世界中的“最好”往往可以被量化。本书将引导读者思考，如何将模糊的目标（如最小化成本、最大化收益、提升效率）转化为具体的数学函数。我们将探讨不同类型的目标函数（线性、二次、多项式、超越函数等）及其各自的性质，以及如何根据问题的实际情况选择最合适的函数形式。 约束的识别与表达： 任何实际问题都存在限制。本书将深入探讨不同形式的约束条件，包括等式约束、不等式约束、变量的边界约束，以及更复杂的集合约束。我们将学习如何用数学语言精确地表达这些限制，并理解不同约束形式对问题复杂度的影响。 可行域的几何解读： 约束条件共同定义了一个可行域，这是所有可能解的集合。我们将通过几何的视角来理解可行域的形状和性质。直线、平面、超平面、多面体、凸集等概念将帮助我们直观地认识可行域的结构。这种几何直觉对于理解算法的搜索方向和终止条件至关重要。 凸集与凸函数的统治地位： 在众多的数学函数和几何形状中，凸集和凸函数因其特殊的性质，在优化理论中占据着核心地位。本书将详细阐述凸集的定义、性质及其在可行域中的重要性，以及凸函数的刻画（如二阶导数非负性）。我们将说明，为什么凸优化问题更容易求解，并且全局最优解的概念在凸函数下具有特殊意义。 第三部分：探索解空间的旅程 一旦问题被形式化，我们就进入了寻找最优解的旅程。本书将介绍一些基本的探索策略和思想，但不会深入到具体的非线性规划算法细节。 搜索的方向： 如何从当前点找到一个更好的方向？我们将探讨“下降方向”的概念，以及如何利用梯度信息来指导搜索。这不仅仅是数学运算，更是对问题“局部进展”的理解。 步长的选择： 沿着选定的方向前进多少？我们将讨论步长选择的重要性，以及如何通过线搜索等方法来平衡效率和精度。 迭代的艺术： 优化过程通常是一个迭代的过程。本书将阐述迭代算法的基本框架，以及收敛性的概念。我们将了解，一个好的迭代算法需要能够逐步逼近最优解，并最终停在足够接近目标的位置。 理解问题的“好坏”： 并非所有优化问题都易于求解。我们将初步探讨问题的“病态性”，例如目标函数变化剧烈、约束条件过于狭窄等，以及这些因素如何影响求解的难度。 第四部分：优化问题的价值与应用展望 本书的最后一章将回归现实，展望数学优化在各个领域的广泛应用，但不会涉及具体方法的实现。 工程设计的优化： 如何在有限的资源下设计出性能最优的结构？ 经济决策的量化： 如何在市场竞争中制定最优的定价策略？ 机器学习的底层逻辑： 模型参数的训练过程如何转化为一个优化问题？ 科学研究的探索： 如何利用优化方法来拟合实验数据，发现新的规律？ 《优化之径：从基础到前沿的数学探索》将带领读者走进一个严谨而富有魅力的数学世界，为理解和解决更复杂的优化问题打下坚实的基础，培养运用数学思维解决实际问题的能力。本书旨在激发读者对优化理论的兴趣，并为其进一步深入学习非线性规划等高级主题铺平道路。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，深邃的蓝色背景上跳跃着复杂的函数曲线，仿佛在无声地诉说着那些深藏在非线性世界里的奥秘。我刚拿到手的时候，就被那种厚重而又充满知识分量的质感所吸引。它不是那种轻飘飘的流行读物，而是一部需要你沉下心来，带着敬畏之心去探索的经典之作。书中的排版极其考究，公式的推导步骤清晰得让人拍案叫绝，即便是面对那些令人望而生畏的KKT条件或对偶理论，作者的文字也像是一位经验老道的向导，总能适时地为你点亮一盏理解的明灯。我尤其欣赏作者在引入新概念时所采用的循序渐进的手法，绝不是那种把一堆术语砸向读者的粗暴方式。它更像是一场精心编排的音乐会，从简单的线性约束开始，逐步引入凸性、强对偶性，最后才缓缓展开全局优化的宏大画卷。读完前三章，我感觉自己对优化问题的理解已经达到了一个新的高度，不再仅仅停留在解题的层面，而是开始真正理解背后的数学结构和几何直觉。这本书的价值，不仅仅在于它提供了求解的算法，更在于它塑造了一种严谨而深刻的数学思维方式。

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这本书的深度和广度令人叹服，它不仅涵盖了经典的最优化理论，还巧妙地融入了现代计算方法的精髓。我特别关注到作者对大规模问题的处理部分，他并没有仅仅停留在理论层面，而是深入探讨了求解器的收敛速度、内存效率等实际工程中非常关心的问题。例如，书中关于共轭梯度法在大型稀疏系统中的应用分析，就结合了非常现代的数值线性代数思想，这使得这本书的实用价值远超传统的纯理论教材。我发现，许多我过去认为是“经验之谈”的算法调整技巧，都在书中找到了坚实的理论依据。它提供了一个坚固的理论框架，让你能够在面对前沿研究或复杂工业挑战时，游刃有余地进行创新和改进，而不是仅仅停留在套用已知公式的阶段。总而言之，这是一部经得起时间考验的著作，它不仅是学习的工具，更是研究和实践的宝贵参考手册。

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从阅读体验上来说，这本书的论述风格极为严谨和精确，几乎找不到任何可以被歧义解读的句子。作者的文字就像是经过了无数次锤炼的晶体，每一个词语的选择都经过了深思熟虑。这种风格虽然在初读时会让人感到有些“冷峻”和“学术化”，但随着阅读的深入，你会发现正是这种精确性，保证了所有推导的无懈可击。我特别欣赏它在处理非凸优化问题时的坦诚态度——它没有试图给出万能的解药，而是清晰地指出了局部最优解的陷阱，并着重介绍了如何通过松弛、扰动或特定的启发式方法来提高找到全局最优解的概率。对于那些追求理论完备性的读者而言，这本书无疑是一座灯塔。它教会我们，在面对优化难题时，必须诚实地面对问题的固有复杂性，而不是用简单的模型去掩盖复杂的现实。读完它，你对“优化”这个词的理解会变得更加立体和成熟，充满了对数学美感的敬畏。

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这本书给我最大的冲击力，来自于它对“为什么”的执着探究，而不是仅仅满足于“是什么”。很多教科书在讲到优化时，会直接给出一个算法，然后让你用它来优化一个目标函数。但这本书不同，它花了大量的篇幅来论证为什么某些条件（比如Lipschitz连续性或足够光滑性）是必需的，以及如果这些条件不满足时，优化过程会发生怎样灾难性的后果。这种对基础假设的审视，极大地提升了我对优化模型构建的批判性思维。比如，书中对“次梯度”（Subgradient）的引入，就非常巧妙地解决了不可微函数优化的问题，这在许多机器学习的实际应用中是至关重要的。我发现，每当我解决一个实际的复杂优化问题时，我都会不自觉地回想起书中的某个定理或某个推论，去验证我所做的简化是否合理。它像一个隐形的导师，时刻提醒你，数学模型的稳健性，远比一个暂时的数值解来得重要。这种底层逻辑的构建，是任何快速入门读物都无法比拟的。

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说实话，这本书的难度曲线有些陡峭，绝对不适合那些想在周末轻松翻阅一下的读者。它更像是为那些已经有扎实微积分和线性代数基础，渴望深入非线性优化腹地的研究生或者资深工程师量身定做的“硬核”读物。我记得在啃读关于拉格朗日乘子法和敏感性分析的那一章节时，我不得不停下来，反复查阅了好几遍拓扑学的背景知识，以确保我对“可行域”和“边界条件”的理解没有一丝偏差。书中的例子虽然精炼，但往往一语中的，需要读者具备极强的抽象思维能力去将其映射到实际工程问题中。我个人最喜欢的是其中对内点法（Interior-Point Methods）的详细阐述，作者用一种近乎优雅的方式剖析了牛顿法的迭代过程，以及如何通过障碍函数来巧妙地绕开边界的陷阱。对于需要用数值方法解决实际优化问题的研究人员来说，这本书提供的理论深度和实践指导是无与伦比的。它不是一本教你“如何使用某个软件”的书，而是教你“为什么这个软件的算法是这样工作的”的书。

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凸优化基本理论课。涵盖了多元函数全局最优局部最优，梯度下降及其一系列复杂变种，KKT， penalty method的理论知识。LASSO， RIDGE，SVM，DL etc. 都离不开本书的内容。

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