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Numerical Optimization

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Jorge Nocedal
Springer
2006-7-27
664
USD 79.95
Hardcover
Springer Series in Operations Research
9780387303031

图书标签: Optimization  数学  最优化  数值计算  优化  算法  机器学习  计算机科学   


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发表于2025-02-22

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图书描述

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.

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用户评价

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best wishes

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读完一遍,很多细节没有搞懂。有些章节写的也不是那么易懂,比如CG method。

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扫过了一遍,起码再看优化算法的东西大概能知道说的是什么了…写得对初学者挺友好的。

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非常适合非数值专业的工程师

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拖拖拉拉地前前后后看了接近一年。翻完这本大部头,对连续优化问题的脉路理顺了,从无约束优化到带约束优化,从简单的line search 到 lbfgs,从线性规划到二次规划直至一般非线性规划,层层递进,前后的依赖性不断增强。翻完这部书并完成部分习题,不能说精通,精通是指能够快速地写一个非线性优化软件,至少吹吹牛逼是够了。

读后感

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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。 ...  

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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。 ...  

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很好,很详细,强烈推荐!

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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。 ...  

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是我们最优化的参考书,这学期正在读。 相比袁亚香的非线性优化计算方法,这本书不仅仅有详细的理论分析,算法给的也很全。而袁的书有些侧重于理论部分。这本书读起来也相对于袁较容易。 国外的书总是给人一种娓娓道来的感觉,觉得作者是真真正正给你再讲,并不是机械的将知识...  

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