Convex Optimization & Euclidean Distance Geometry

Convex Optimization & Euclidean Distance Geometry pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Dattorro, Jon
出品人:
页数:712
译者:
出版时间:2008-3
价格:$ 71.13
装帧:
isbn号码:9780615193687
丛书系列:
图书标签:
  • 优化
  • Optimization
  • 英文原版
  • 凸优化
  • 欧几里得距离几何
  • 优化理论
  • 几何学
  • 数学
  • 算法
  • 理论基础
  • 应用数学
  • 数值计算
  • 凸分析
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具体描述

Convex Analysis is the calculus of inequalities while Convex Optimization is its application. Analysis is inherently the domain of the mathematician while Optimization belongs to the engineer. In layman's terms, the mathematical science of Optimization is the study of how to make a good choice when confronted with conflicting requirements. The qualifier Convex means: when an optimal solution is found, then it is guaranteed to be a best solution; there is no better choice. As any Convex Optimization problem has geometric interpretation, this book is about Convex Optimization, convex geometry (with particular attention to distance geometry), and nonconvex, combinatorial, and geometrical problems that can be relaxed or transformed into convex problems. A virtual flood of new applications follows by epiphany that many problems, presumed nonconvex, can be so transformed. Revised & Enlarged International Paperback Edition III

《凸优化与欧几里得距离几何》 一本深刻探索数学核心的著作,旨在揭示抽象概念与现实世界模型之间的紧密联系。本书并非一本孤立的理论研究手册,而是致力于构建一座桥梁,连接起严谨的数学推导与广泛的应用领域。 本书内容围绕两个相互关联且极其重要的数学领域展开:凸优化与欧几里得距离几何。这两者虽然在表面上可能显得各自独立,但深入研究后会发现它们在解决复杂问题时所展现出的强大协同效应。 第一部分:凸优化的基石与应用 凸优化是现代数学和工程领域中不可或缺的工具。它提供了一套系统的方法来寻找最优解,特别是在目标函数是凸函数且约束区域也是凸集的情况下。这类问题在现实世界中普遍存在,从经济学中的资源分配,到机器学习中的模型训练,再到工程学中的最优设计,都离不开凸优化的身影。 本书将从基础概念出发,系统地介绍凸集、凸函数及其性质。我们将深入探讨凸优化的核心理论,包括最优性条件、对偶理论以及几种重要的算法,如梯度下降法、牛顿法、内点法等。通过详实的数学推导和直观的几何解释,读者将能够理解这些方法的原理、收敛性以及在不同场景下的适用性。 重点在于,本书不会仅仅停留在理论层面。我们将通过一系列精心设计的案例研究,展示凸优化在实际问题中的应用。这些案例将覆盖: 机器学习与数据科学: 如何利用凸优化来解决支持向量机(SVM)的训练、逻辑回归的参数估计、以及大规模数据集的稀疏建模等问题。 信号处理: 在信号去噪、压缩感知以及信号重构等任务中,凸优化扮演着关键角色。 控制理论: 设计最优控制器、稳定性分析等都可归结为凸优化问题。 金融工程: 投资组合优化、风险管理等经典的金融问题,在凸优化的框架下能够得到更精确和高效的解决。 运筹学: 线性规划、二次规划等基础的运筹学模型,作为凸优化的特例,其应用范围极其广泛。 本书强调理论的严谨性与应用的紧密结合,力求让读者不仅理解“为什么”这么做,更能掌握“如何”去实践。 第二部分:欧几里得距离几何的精妙之美 欧几里得距离几何是研究点集及其相对位置(由欧几里得距离度量)的数学分支。它看似简单,但其背后蕴含着深刻的几何结构和代数性质。距离矩阵的半定性质、度量空间的几何特性,以及如何从一组距离信息重构点集的几何构型,都是本书将要深入探讨的主题。 我们将从度量空间的定义出发,逐步引入欧几里得空间的性质,并重点关注距离矩阵(Gram matrix)及其相关的数学结构。本书将详细阐述: 距离矩阵的代数性质: 例如,一个距离矩阵是否能够对应于一个真实的欧几里得构型,以及如何通过迹、特征值等代数工具来判断。 度量多维缩放(MDS): 这是本书的核心内容之一,我们将详细介绍MDS的原理,包括经典MDS和度量MDS,以及它们如何利用距离信息来降维和可视化数据。 刚性构型与自由度: 在给定的距离约束下,点集能够有多少自由度来移动,以及如何确定一个构型的“刚性”。 几何学的代数化: 如何将几何问题转化为代数方程组,以及求解这些方程组的挑战。 欧几里得距离几何在以下领域具有极其重要的应用: 生物信息学: 蛋白质结构预测、基因组学中的序列比对,常常需要根据序列或结构之间的“距离”来推断其真实构型。 化学: 分子构象分析,利用原子间的距离信息来确定分子的三维形状。 机器人学: 机器人定位、地图构建(SLAM),需要根据传感器测量的距离来估计机器人的位置和环境的地图。 计算机视觉: 三维重建、姿态估计,需要从图像中的特征点距离来恢复场景的三维结构。 网络科学: 分析复杂网络的拓扑结构和节点之间的“距离”。 跨领域的融合与协同 本书的独特之处在于,它不仅仅是孤立地介绍这两个领域,而是强调它们之间的深刻联系和互补性。许多实际问题,特别是那些涉及从不完整的或带有噪声的距离信息来推断几何结构的问题,天然地具备了凸优化的求解框架。 例如,当我们在尝试从一组不精确的距离测量中重构一个点集的欧几里得构型时,这往往可以被表述为一个最小化误差的优化问题。而如果该问题满足凸性条件,那么我们就可以利用本书在第一部分介绍的强大凸优化工具来高效地求解。反之,欧几里得距离几何的几何直觉和结构信息,也能够帮助我们设计更有效的凸优化模型,或者分析凸优化问题的几何性质。 本书的读者群体广泛,包括但不限于: 高等院校的数学、计算机科学、工程学、物理学、生物学、化学等专业的学生和研究人员。 从事机器学习、数据科学、信号处理、机器人学、控制理论、金融工程、运筹学等领域的工程师和从业人员。 对抽象数学概念及其在解决现实世界问题中的应用感兴趣的读者。 通过阅读本书,读者将能够: 建立扎实的凸优化理论基础,并掌握常用的求解算法。 深入理解欧几里得距离几何的核心概念和数学工具。 学会如何将实际问题建模为凸优化或距离几何问题。 掌握利用这些数学工具解决跨学科复杂问题的能力。 培养严谨的数学思维和解决问题的创新能力。 《凸优化与欧几里得距离几何》旨在成为一本既有深度又不失广度的参考书,引领读者探索数学的魅力,并将其转化为解决现实世界挑战的强大力量。

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读后感

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用户评价

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说实话,我带着一种审视的态度开始阅读这本著作的,因为市面上的相关书籍太多,质量参差不齐。这本书最让我感到惊喜的是它的“前瞻性”。它不仅系统地梳理了经典理论,更重要的是,它似乎预示了未来几年该领域可能的发展方向和尚未解决的核心问题。作者在收尾部分对某些尖端应用场景的讨论,那种洞察力,让我意识到这绝非是凭空想象,而是建立在对现有研究瓶颈的深刻理解之上的。它不仅教会你如何解决已知的难题,更激发你去思考那些尚未被完美解决的问题。这本书的价值,不在于它告诉了你多少答案,而在于它教会了你如何提出更有深度的问题。这是一本能够真正提升从业者或研究者战略思维高度的书籍,值得反复研读,每一次重温都会有新的领悟。

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这本书的深度,绝对不是那种浮光掠影、点到即止的“入门指南”所能比拟的。在我翻阅的章节中,我能清晰地感受到作者对于该领域基本原理的敬畏和掌握。它敢于深入到那些许多教材会刻意回避的、充满挑战性的边缘地带,并且在那里搭建起了坚实的桥梁。这种详尽和彻底,使得读者在掌握了基本工具后,能够真正开始进行原创性的思考和探索。我特别留意到了一些章节对特定理论背景的追溯,那种历史的维度感,让知识不再是孤立的定理,而是一个不断演进的知识体系的一部分。如果你指望快速找到几个可以直接套用的“万能公式”,那么你可能会失望;但如果你渴望建立一个牢不可破的、能够应对未来各种复杂问题的理论框架,那么这本书无疑是为你量身定做的堡垒。

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我一直以为,那些关于几何和优化的书籍,读起来都会像是在啃一块干涩的石头,充满了晦涩难懂的符号和绕来绕去的证明。然而,这本读物给我的第一印象却是出奇的“流畅”。那种感觉,就像是有一位技艺高超的向导,正牵着你的手,穿梭在一片复杂迷宫之中,每一步都指引得恰到好处,让你在理解深层概念的同时,丝毫没有感到力不从心。它不是那种直接把结论砸在你脸上的书,而是非常注重逻辑的铺垫和直觉的引导。我特别欣赏作者在解释一些核心算法时所采用的类比手法,虽然我无法透露具体内容,但那些比喻的精妙之处在于,它们能瞬间打通你大脑中原本阻塞的知识点,让你“豁然开朗”。这种叙事风格,极大地降低了学习曲线的陡峭程度,让原本可能需要花费数周时间才能消化的概念,在短时间内就扎下了根基。

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这本书的封面设计非常引人注目,那种简约而富有力量感的排版,一下就抓住了我的眼球。它不像那种堆砌了太多花哨图案的教材,而是以一种近乎艺术品的姿态呈现,色彩搭配沉稳大气,让人一拿到手上就感觉内容含金量十足。打开书页,我首先注意到的是纸张的质感,印刷清晰,字里行间透着一种对细节的极致追求。整体装帧散发着一种经典学术著作的气息,仿佛在无声地宣告,这里面蕴含的知识是经得起时间考验的。我猜想,这本书的作者一定对美学和逻辑都有着深刻的理解,才能将如此专业的内容,用如此优雅的方式包装起来。仅仅从外在的呈现来看,它就已经超越了一本普通的教科书,更像是一件值得收藏的智力工具。我已经迫不及待想要深入其中,看看这精美的外壳下,究竟藏着怎样精妙的思维结构。

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从读者的体验角度来说,这本书的排版和注释系统简直是业界良心。很多专业书籍都有一个共同的痛点:当你看到一个新定义的符号或一个引用时,你不得不翻到书的另一端去查找,这极大地打断了阅读的连贯性。这本书在这方面做得非常出色,信息是高度集成的。我观察到,作者在不影响主线论述流畅性的前提下,巧妙地嵌入了大量的“拓展阅读”和“历史注释”,这些边注既丰富了背景知识,又不会让初学者感到压力过大。更重要的是,它似乎在时刻提醒你,你正在阅读的是一个活生生的、不断有新发现的学科,而不是一本僵死的教科书。这种设计哲学,体现了对读者时间价值的尊重,让每一次翻阅都成为一种高效且愉快的知识摄入过程。

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