凸優化

凸優化 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

出版者:清華大學齣版社
作者:Stephen Boyd
出品人:
頁數:702
译者:王書寜
出版時間:2013-1
價格:99.00元
裝幀:平裝
isbn號碼:9787302297567
叢書系列:信息技術和電氣工程學科國際知名教材中譯本係列
圖書標籤:
  • 凸優化
  • 數學
  • 機器學習
  • 優化
  • 算法
  • Optimization
  • ConvexOptimization
  • 計算機科學
  • 凸優化
  • 數學
  • 優化理論
  • 機器學習
  • 運籌學
  • 算法
  • 綫性代數
  • 工程應用
  • 數值方法
  • 學術著作
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具體描述

《信息技術和電氣工程學科國際知名教材中譯本係列:凸優化》內容非常豐富。理論部分由4章構成,不僅涵蓋瞭凸優化的所有基本概念和主要結果,還詳細介紹瞭幾類基本的凸優化問題以及將特殊的優化問題錶述為凸優化問題的變換方法,這些內容對靈活運用凸優化知識解決實際問題非常有用。應用部分由3章構成,分彆介紹凸優化在解決逼近與擬閤、統計估計和幾何關係分析這三類實際問題中的應用。算法部分也由3章構成,依次介紹求解無約束凸優化模型、等式約束凸優化模型以及包含不等式約束的凸優化模型的經典數值方法,以及如何利用凸優化理論分析這些方法的收斂性質。通過閱讀《信息技術和電氣工程學科國際知名教材中譯本係列:凸優化》,能夠對凸優化理論和方法建立完整的認識。

著者簡介

圖書目錄

1 引言
1.1 數學優化
1.2 最小二乘和綫性規劃
1.3 凸優化
1.4 非綫性優化
1.5 本書主要內容
1.6 符號
參考文獻
I 理論
2 凸集
2.1 仿射集閤和凸集
2.2 重要的例子
2.3 保凸運算
2.4 廣義不等式
2.5 分離與支撐超平麵
2.6 對偶錐與廣義不等式
參考文獻
習題
3 凸函數
3.1 基本性質和例子
3.2 保凸運算
3.3 共軛函數
3.4 擬凸函數
3.5 對數—凹函數和對數—凸函數
3.6 關於廣義不等式的凸性
參考文獻
習題
4 凸優化問題
4.1 優化問題
4.2 凸優化
4.3 綫性規劃問題
4.4 二次優化問題
4.5 幾何規劃
4.6 廣義不等式約束
4.7 嚮量優化
參考文獻
習題
5 對偶
5.1 Lagrange對偶函數
5.2 Lagrange對偶問題
5.3 幾何解釋
5.4 鞍點解釋
5.5 最優性條件
5.6 擾動及靈敏度分析
5.7 例子
5.8 擇一定理
5.9 廣義不等式
參考文獻
習題
Ⅱ 應用
應用
6 逼近與擬閤
6.1 範數逼近
6.2 最小範數問題
6.3 正則化逼近
6.4 魯棒逼近
6.5 函數擬閤與插值
參考文獻
習題
7 統計估計
7.1 參數分布估計
7.2 非參數分布估計
7.3 最優檢測器設計及假設檢驗
7.4 Chebyshev界和Cherno.界
7.5 實驗設計
參考文獻
習題
8 幾何問題
8.1 嚮集閤投影
8.2 集閤間的距離
8.3 Euclid距離和角度問題
8.4 極值體積橢球
8.5 中心
8.6 分類
8.7 布局與定位
8.8 平麵布置
參考文獻
習題
Ⅲ 算法
9 無約束優化
9.1 無約束優化問題
9.2 下降方法
9.3 梯度下降方法
9.4 最速下降方法
9.5 Newton方法
9.6 自和諧
9.7 實現
參考文獻
習題
10 等式約束優化
10.1 等式約束優化問題
10.2 等式約束的Newton方法
10.3 不可行初始點的Newton方法
10.4 實現
參考文獻
習題
11 內點法
11.1 不等式約束的極小化問題
11.2 對數障礙函數和中心路徑
11.3 障礙方法
11.4 可行性和階段1方法
11.5 自和諧條件下的復雜性分析
11.6 廣義不等式問題
11.7 原對偶內點法
11.8 實現
參考文獻
習題
附錄
A 有關的數學知識
A.1 範數
A.2 分析
A.3 函數
A.4 導數
A.5 綫性代數
參考文獻
B 雙二次函數的問題
B.1 單約束二次優化
B.2 S—程序
B.3 雙對稱矩陣的數值場
B.4 強對偶結果的證明
參考文獻
C 有關的數值綫性代數知識
C.1 矩陣結構與算法復雜性
C.2 求解已經因式分解的矩陣的綫性方程組
C.3 LU,Cholesky和LDLT 因式分解
C.4 分塊消元和Schur補
C.5 求解不確定綫性方程組
650參考文獻
參考文獻
符號
索引
· · · · · · (收起)

讀後感

評分

本书是我目前为止读过的最难的书籍之一,上一本天书是《纯粹理性批判》,两书以截然不同的方式抽象世界、认识世界,但都以同样的方式碾压了我微不足道的智力。 本书分三大部分,采用多次阅读逐渐深入的方法,读了两个月,第一部分理论读3遍,理解30%;第二部分应用读5遍,理解7...  

評分

本书是我目前为止读过的最难的书籍之一,上一本天书是《纯粹理性批判》,两书以截然不同的方式抽象世界、认识世界,但都以同样的方式碾压了我微不足道的智力。 本书分三大部分,采用多次阅读逐渐深入的方法,读了两个月,第一部分理论读3遍,理解30%;第二部分应用读5遍,理解7...  

評分

凸优化课程的教材 内容相当全面,从基础的凸分析到后面的算法收敛性分析 里面那几章的application很实用 但是本书有些内容写的相对简化,部分结论没有写推导,如果要仔细看这书的话,需要自己推导一些内容 总之,看过之后还是很有收获的

評分

看起来是厚厚的一本大部头,读起来并不太费力。它给出的实例多而好用、覆盖面全,不需要太深刻的数学功底,对于复杂的定理性质等也不强调证明,而是着眼于几何意义和实际用途,直观易懂。 作者本身的工科背景使得这本书在工业问题和计算机等实用方面的优点更为突出,数学依据...  

評分

凸优化课程的教材 内容相当全面,从基础的凸分析到后面的算法收敛性分析 里面那几章的application很实用 但是本书有些内容写的相对简化,部分结论没有写推导,如果要仔细看这书的话,需要自己推导一些内容 总之,看过之后还是很有收获的

用戶評價

评分

禿優化,數學越來越差呢????

评分

被這本書虐慘瞭

评分

很優秀的書,機器學習裏麵的概念很多都能在這裏找到源頭。

评分

列入係統學習計劃!晚上隻能少睡點瞭!

评分

迴頭再啃

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