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凸优化算法

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Dimitri P. Bertsekas
清华大学出版社
2016-5-1
564
89
平装
清华版双语教学用书
9787302430704

图书标签: 凸优化  Optimization  优化  专业  math   


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发表于2024-11-22

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图书描述

《凸优化算法》几乎囊括了所有主流的凸优化算法。包括梯度法、次梯度法、多面体逼近法、邻近法和内点法等。

这些方法通常依赖于代价函数和约束条件的凸性(而不一定依赖于其可微性),并与对偶性有着直接或问接的联系。作者针对具体问题的特定结构,给出了大量的例题,来充分展示算法的应用。各章的内容如下:第一章,凸优化模型概述;第2章,优化算法概述;第3章,次梯度算法;第4章,多面体逼近算法;第5章,邻近算法;第6章,其他算法问题。《凸优化算法》的一个特色是在强调问题之间的对偶性的同时,也十分重视建立在共轭概念上的算法之间的对偶性,这常常能为选择合适的算法实现方式提供新的灵感和计算上的便利。

《凸优化算法》均取材于作者过去15年在美国麻省理工学院的凸优化方面课堂教学的内容。《凸优化算法》和《凸优化理论》这两《凸优化算法》合起来可以作为一个学期的凸优化课程的教材;《凸优化算法》也可以用作非线性规划课程的补充材料。

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著者简介

德梅萃·博塞克斯(Dimitri P.Bertsekas),教授是优化理论的国际学者、美国国家工程院院士,现任美国麻省理工学院电气工程与计算机科学系教授,曾在斯坦福大学工程经济系和伊利诺伊大学电气工程系任教,在优化理论、控制工程、通信工程、计算机科学等领域有丰富的科研教学经验,成果丰硕。博塞克斯教授是一位多产作者,著有14本专著和教科书。


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