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
想要找書就要到 小美書屋
立刻按 ctrl+D收藏本頁
你會得到大驚喜!!

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

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

扫码关注公众号 「图灵的猫」,点击“学习资料”菜单,可以获得海量python、机器学习、深度学习书籍、课程资源,以及书中对应习题答案和代码。后台回复SSR更有机场节点相送~ 我总结了深度学习、机器学习领域中所有会用到的数学知识,大家在制定计划时可以以这些知识点为脉络进...  

評分

这本书最大的不同就是理论介绍很多,而且采用很好的几何学到方法解释,非常清楚。后面一部分介绍具体到算法,只介绍了重要的算法,如果能于Numerical Opimization结合看会很好。此外,还可以verycd上找到视频讲座,那个老外发音相当标准。;)  

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

强大的数学工具----凸优化! 用于解决很多工程问题 无数科学研究者在这上面砸无数文章 这本书是对凸优化最全面的介绍 但是阅读前最好有较好的矩阵论运算的基础 比如向量分解,特征值分解等等 学完此书再看些文章可以感觉你真正学到了东西!!  

用戶評價

评分

沒學明白,數學拖瞭後腿;半學期後需要重讀。

评分

沒學明白,數學拖瞭後腿;半學期後需要重讀。

评分

不知道是不是還有些數學基礎沒有補上(比如泛函分析),以及作者知識的廣度,例子覆蓋麵廣闊,看得還是挺燒腦的。但同時這也是本書一個極大的優點,告訴你如何將各方麵的實際應用例子轉化為最優化問題。前麵八章從引入概念後都在講這個,最後三章纔講算法。章節安排結構也非常清晰:理論概念——轉化應用——算法實現。

评分

禿優化,數學越來越差呢????

评分

睏難!!!!!【期末要跪】

本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度google,bing,sogou

© 2025 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美書屋 版权所有