具体描述
作者简介
Boris T. POLYAK
Birth: May 4, 1935, Moscow, Russia.
Position:
Laboratory Head, Institute for Control Sciences, Russian Academy of Sciences and Professor, Department of Engineering Cybernetics, Moscow Institute of Physics and Technology.
Education:
Student, Moscow Institute of Steel, 1952-1958,
Graduate Student, Moscow State University, 1960-1963.
Degrees:
Candidate of Science (Physics and Mathematics)(Russian equivalent to Ph.D.) - Moscow State University, 1963;
Doctor of Science (Engineering)(Highest scientifical degree in Russia) - Institute for Control Sciences, 1978.
Professional Membership: Associate Editor of Journals:
"Journal of Optimization Theory and Applications",
"Numerical Functional Analysis and Optimization",
"Automation and Remote Control",
"Computational Optimization and Applications",
"Control and Cybernetics",
"Journal of Difference Equations and Applications".
Former Associate Editor of "Mathematical Programming".
Member of Numerous Program Committees of International Conferences and Workshops.
Member of IFAC Technical Committee on Adaptive Control.
Head of Committee on Systems and Signals, Russian National Committee on Automatic Control.
Member of American Mathematical Society.
Publications: 4 Monographs, 177 Papers in Refereed Journals, 131 Papers in Conference Proceedings.
Employment:
1963-1971 - Moscow State University, Computer Center, Junior (later Senior) Scientific Researcher.
1971-present - Institute for Control Sciences, Moscow, Senior (later Leading and Principal) Scientific Researcher, at present - Head of Laboratory on Adaptive and Robust Systems.
Visiting Positions:
1991-1992 - Meyerhoff Fellow, The Weizmann Institute of Science, Israel.
1992, 1994 - Visiting Professor, University of Wisconsin-Madison, USA.
1995, 1997 - Visiting Professor, University of Paris-Sud, France.
1997, 2001, 2002 - Visiting Professor, Ecole Normale Superieur, Cachan, France.
1999 - NATO Fellow, 2000 - Visiting Professor, Politecnico di Torino, Turin, Italy.
Ph.D. Students Supervised: 17 of them Received a Degree of Candidate of Science (equivalent to Ph.D.), 4 of them are Doctors of Science.
Awards:
Meyerhoff Fellowship, 1991;
Andronov's Award of Russian Academy of Science, 1994;
Letov's Award of Institute for Control Science, 1999;
NATO Fellowship, 1999;
Award for the Best Paper, Published by Nauka, 2000;
Kulebakin's Award of Institute for Control Science, 2004;
Tzypkin's Award of Institute for Control Science, 2005;
Feldbaum's Award of Institute for Control Science, 2005;
IFAC Fellow, 2006.
Addresses:
Participated at Numerous National and International Conferences and Workshops. Gave Lectures at Universities of Russia, USA, France, Germany, Austria, Mexico, Israel, China, Australia and Other Countries. Plenary lecture at 17th International Symposium on Mathematical Programming, Atlanta, GA, August 2000.
Teaching Experience:
Moscow State University, Dept. of Mathematics (1960-1971) - Mathematical Programming, Optimal Control, Theory of Extremal Problems;
Moscow Institute of Physics and Technology (1983- present) - Control Theory, Optimization and Control.
Areas of Interest:
Mathematical Programming,
Convex Analysis,
Numerical Analysis,
Stochastic Approximations,
Robust Estimation,
Stochastic Optimization,
Optimal Control,
Robust Stability,
Robust Control.
目录信息
读后感
用户评价
这部关于优化的著作，其深度和广度都令人印象深刻。它并非一本仅仅停留在教科书表面的理论堆砌，而是真正深入到了问题的核心。作者在开篇就清晰地阐述了优化问题的基本框架和数学语言，这对于初学者来说无疑是一个很好的起点，但更引人注目的是其对高级主题的探讨。例如，在非线性优化部分，它对KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker conditions）的推导过程细致入微，甚至考虑了在不同约束类型下的敏感性分析，这一点在很多同类书籍中往往被一笔带过。更让我赞赏的是，书中将理论与实际应用紧密结合。它没有仅仅停留在证明定理上，而是提供了大量关于如何将这些理论应用于资源分配、机器学习模型训练等实际场景的案例分析。特别是对大规模优化问题的求解策略，如内点法和分解法的介绍，不仅解释了算法背后的数学原理，还讨论了它们在工程实现中可能遇到的数值稳定性问题，这对于希望将优化技术应用于工业界或科研前沿的读者来说，提供了宝贵的实践指导。这本书的习题设计也极具匠心，难度梯度合理，既有巩固基础概念的计算题，也有需要深入思考和证明的挑战性问题，确保读者能够真正消化吸收所学知识。
评分说实话，我过去接触过几本关于运筹学和优化方法的书籍，但坦率地说，很多要么过于晦涩，充斥着只有数学家才能理解的术语，要么就过于肤浅，只给出了公式而缺乏内在逻辑的串联。而这本专著在这方面找到了一个绝佳的平衡点。它的叙述风格非常具有启发性，仿佛一位经验丰富的导师在为你娓娓道来。比如在讨论凸优化时，作者巧妙地引入了对偶性的几何解释，而不是一开始就抛出复杂的Lagrange函数，这种自下而上的构建方式，让“对偶”这个抽象的概念变得具象化、可触摸。书中对约束优化的处理尤为精彩，它没有局限于传统的线性规划，而是花费了大量篇幅来阐述求解非凸、非光滑问题的现代方法，特别是次梯度方法的介绍，显得非常前沿。我个人尤其欣赏的是其在章节末尾对“历史背景与发展趋势”的梳理，这使得我们不仅知道“如何做”，更明白了“为何要这样做”，以及未来可能的发展方向。这种对知识体系的整体把握能力，是区分一本优秀参考书和普通教材的关键所在。总而言之，它提供了一种深刻的理解，而不仅仅是工具的简单介绍。
评分这本书最让我感到耳目一新的地方，在于它对优化理论的“统一性”的强调。许多教材将线性规划、凸优化、非线性规划视为几个相对独立的模块，读者很难看到它们之间的内在联系。而这本专著通过一套连贯的数学框架，展示了从简单的线性模型到复杂的非光滑、随机模型，其背后的基本原理是如何一脉相承的。比如，它在引入对偶理论时，不仅在凸优化中详述，还巧妙地将其思想扩展到了求解非凸问题时的松弛（Relaxation）技术上。这种宏观的视角极大地提升了读者的理论认知高度。此外，书中对优化求解器的内部工作机制也进行了揭示，这对于那些希望优化现有软件性能或开发新算法的专业人士来说，提供了必要的底层知识。它没有仅仅停留在介绍“有哪些工具”，而是深入探讨了“这些工具是如何制造出来的”以及“在什么情况下它们会失效”。阅读过程如同进行了一次智力上的攀登，虽然过程充满挑战，但最终到达的视野是开阔且令人满足的。它无疑是优化领域内一本严肃且权威的著作。
评分我对这本书的整体评价是：这是一部极具深度的知识宝库，但它对读者的预备知识有一定的要求。如果你是完全没有接触过微积分、线性代数和基础的实分析概念的初学者，直接跳入可能需要经历一段比较陡峭的适应期。然而，对于那些已经具备坚实数理基础，并希望系统性地掌握优化理论“全景图”的人士来说，这本书简直是量身定做。它巧妙地将理论的严谨性与计算的实用性编织在一起。我特别欣赏它在处理约束条件时的细致入微。例如，当涉及到等式约束和不等式约束的耦合时，作者不仅给出了数值求解的路径，还讨论了在某些病态情况下，算法可能出现的振荡或早熟停滞现象，并提供了相应的正则化或预处理策略。这种对“鲁棒性”的关注，显示出作者深厚的实践经验。总而言之，它不是那种读完后感觉“什么都会了”的速成指南，而是一本需要反复研读、时常翻阅、并在实际工作中对照检验的经典参考书。
评分阅读体验上，这本书的排版和图示功不可没。优化理论，尤其是涉及到高维空间或迭代过程时，如果缺乏清晰的视觉辅助，读起来会非常吃力。这本书在这方面做得非常出色，每一个关键概念，无论是可行域的边界、梯度下降的方向，还是收敛区域的划分，都有精确且信息量丰富的图表支撑。我特别留意了书中关于随机优化和近似算法的部分。鉴于现代数据科学对速度和可扩展性的要求，仅依赖精确求解方法往往是不切实际的。作者很到位地引入了诸如随机梯度下降（SGD）的方差分析，并探讨了在处理超大规模数据集时，如何通过随机抽样来保证解的质量。这表明作者紧跟时代脉搏，没有沉溺于经典的、计算成本高昂的算法中。对于那些需要快速在庞大数据集上找到“足够好”解的工程师和研究人员来说，这部分的覆盖深度和广度是极其宝贵的。此外，书中对算法的复杂度分析也相当严谨，量化了不同方法在计算资源上的消耗，这在实际工程决策中至关重要。
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