Optimization is an important tool used in decision science and for the analysis of physical systems used in engineering. One can trace its roots to the Calculus of Variations and the work of Euler and Lagrange. This natural and reasonable approach to mathematical programming covers numerical methods for finite-dimensional optimization problems. It begins with very simple ideas progressing through more complicated concepts, concentrating on methods for both unconstrained and constrained optimization.
具体描述
读后感
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。 ...
评分很好，很详细，强烈推荐！
评分很好，很详细，强烈推荐！
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。
用户评价
袁亚湘那本没得卖了，相对于那本Convex Analysis来说好理解一些
评分但凡有人让我推荐优化相关书籍，我一定会推这本。因为书里不太注重理论，更注重算法以及算法背后的直觉。正如同作者自序所说的，这本书非常好读。而 Boyd 那本 convex optimization，说实话我读了至少五遍，没一遍能坚持读下来的。当然，Boyd 关于 duality 那章写得很好，但不管怎么说读起来实在太晦涩了…… 学完这本书，我终于知道了什么拟牛顿、共轭梯度、近端梯度、信赖域都是什么意思，最终坚信除了 SGD 别的算法在大数据下都是垃圾。
评分但凡有人让我推荐优化相关书籍，我一定会推这本。因为书里不太注重理论，更注重算法以及算法背后的直觉。正如同作者自序所说的，这本书非常好读。而 Boyd 那本 convex optimization，说实话我读了至少五遍，没一遍能坚持读下来的。当然，Boyd 关于 duality 那章写得很好，但不管怎么说读起来实在太晦涩了…… 学完这本书，我终于知道了什么拟牛顿、共轭梯度、近端梯度、信赖域都是什么意思，最终坚信除了 SGD 别的算法在大数据下都是垃圾。
评分Optimization
评分优化方面很好的参考书
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