具体描述
Optimization Theory and Methods can be used as a textbook for an optimization course for graduates and senior undergraduates. It is the result of the author's teaching and research over the past decade. It describes optimization theory and several powerful methods. For most methods, the book discusses an idea's motivation, studies the derivation, establishes the global and local convergence, describes algorithmic steps, and discusses the numerical performance.
作者简介
目录信息
读后感
书籍说明 传说中少有的几本超过英文同类书籍的中文书 作者是国外大牛的弟子 十足的做学问的人 如果学习最优化理论的话，这本书是第一选择 阅读建议 如果学习最优化方法，就看这本书 可惜已经绝版了。。。
评分书籍说明 传说中少有的几本超过英文同类书籍的中文书 作者是国外大牛的弟子 十足的做学问的人 如果学习最优化理论的话，这本书是第一选择 阅读建议 如果学习最优化方法，就看这本书 可惜已经绝版了。。。
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用户评价
在我接触过的众多学术著作中，一本好的数学书籍应该具备以下几个特质：概念的清晰界定、理论的严谨推导、方法的系统梳理，以及适度的应用拓展。《Optimization Theory and Methods》这本书，仅凭其名称，就足以让我对其抱有极高的期待，因为它触及了我一直以来非常关注的一个重要领域。在初步了解（强调为基于公开信息，非直接阅读书籍内容）其内容梗概后，我注意到它似乎有意构建一个从基础理论到高级方法的完整知识体系。我尤其感兴趣的是书中对于“极值问题”的定义和分类，以及如何利用微积分的工具来寻找“无约束优化”问题的局部和全局极值。对于“约束优化”问题，我期望书中能详细阐述“拉格朗日乘子法”和“KKT条件”等核心理论，并探讨它们在求解不等式和等式约束问题时的应用。此外，“凸优化”是现代优化理论的重中之重，我希望书中能够清晰地讲解“凸集”、“凸函数”的性质，以及“凸优化问题”的特点。如果书中能够介绍“对偶理论”，并说明如何通过求解对偶问题来获得原问题的解或其界，那将非常有价值。我还想了解书中是否会深入讲解一些经典的优化算法，例如“梯度下降法”及其各种变种（如“动量法”、“Adam”等），以及“牛顿法”和“拟牛顿法”的原理和收敛性分析。这些算法的有效性和效率对于实际问题的求解至关重要。最后，我期待书中能够包含一些关于“离散优化”的入门内容，如“整数规划”和“组合优化”的基本概念，以及一些求解策略，例如“分支定界法”。
评分我对利用数学工具解决实际问题充满热情，而“优化”无疑是其中最为强大和广泛应用的领域之一。《Optimization Theory and Methods》这本书，从其名中便能感受到其对这一核心领域的深度聚焦。在初步了解（此处为基于公开信息，非阅读书本内容）其大概的章节设置和内容要点后，我发现它似乎是一个非常全面的优化理论与方法指南。我尤其想知道书中是否会深入探讨“最优性条件”的理论基础，例如“一阶最优性条件”和“二阶最优性条件”在判断一个点是否为局部最优解时的作用，以及它们如何指导我们设计算法。对于“凸优化”这一现代优化研究的核心，我非常期待书中能有详尽的论述。这包括“凸集”、“凸函数”的定义、判定方法和重要性质，以及“凸优化问题”的特点，如局部最优解即是全局最优解。如果书中能介绍“对偶理论”及其在凸优化问题中的应用，例如“强对偶性”的性质和求解方法，那将是非常有价值的。此外，我也想了解书中对“约束优化”问题的处理方法。例如，“拉格朗日乘子法”和“KKT条件”是如何被用来分析和求解带有不等式和等式约束的优化问题的。书中对“序列二次规划（SQP）”和“内点法”等经典算法的介绍，如果能够结合理论推导和实际应用场景，那么这本书的实用价值将大大提升。我也希望这本书能够对“非凸优化”问题进行一定的探讨，虽然这类问题通常更难求解，但它们在现实世界中也极为常见，能够对其进行初步的介绍，将使这本书的覆盖面更广。
评分在我多年的学习和研究过程中，我接触过不少关于数学建模和算法设计的书籍，但能够将“优化”这一核心概念进行系统性梳理，并详细阐述其理论基础和实用方法的著作却并不多见。《Optimization Theory and Methods》这本书，从其书名来看，似乎正是我一直在寻找的那一本。在初步了解（此处指通过一些公开资料，如出版社的介绍、学术论坛的讨论等，非阅读书本内容）其大概的章节安排和内容要点后，我发现它似乎是一个非常全面的优化知识体系。我尤其想了解书中对于“无约束优化”和“约束优化”的区分与联系。对于无约束优化，我期待它能详细介绍“梯度下降法”、“共轭梯度法”、“牛顿法”等经典算法的原理、收敛性分析以及各自的优缺点。而对于约束优化，我则希望它能深入讲解“拉格朗日乘子法”、“KKT条件”等理论基础，并介绍如何利用这些理论来设计求解器，例如“序列二次规划（SQP）”方法，这种方法在实际的工程优化问题中有着广泛的应用。我对书中是否会涉及“凸优化”的理论和方法非常感兴趣。理解“凸集”、“凸函数”的概念，以及“强对偶性”等性质，对于高效地求解许多实际优化问题至关重要。如果书中能够介绍“内点法”等用于求解凸优化问题的先进算法，那么这本书的价值将得到极大的提升。此外，我也想知道书中是否会涵盖一些“离散优化”的入门知识，比如“整数规划”和“组合优化”的基本概念，以及一些经典的求解方法，例如“分支定界法”、“割平面法”等。虽然离散优化与连续优化在方法上有所不同，但它们同属于优化理论的范畴，能够系统地介绍这两个方面的内容，将使这本书更具普适性。
评分作为一个对科学研究的严谨性有着极高追求的读者，我始终认为，任何一个领域的理论基石都离不开清晰的概念定义、严密的逻辑推导和详实的案例分析。《Optimization Theory and Methods》这本书，光是听其名，就足以勾起我对于优化领域深层探索的兴趣。在初步了解（此处强调的是基于公开信息，而非阅读书本内容）这本书的整体框架后，我发现它似乎不仅仅停留在对优化算法的表面介绍，而是更加注重其背后的数学原理和理论支撑。我特别想知道书中是否会详细阐述“最优性条件”的重要性，例如“一阶最优性条件”和“二阶最优性条件”在判断一个点是否为极值点时的作用，以及它们如何指导我们寻找最优解。对于“凸优化”这一在现代优化理论中占据核心地位的领域，我期待书中能够提供一个深入且易于理解的讲解。这包括但不限于“凸集”、“凸函数”的定义和性质，以及“凸问题的充要条件”。如果书中能够介绍“强对偶性”的理论，并说明如何利用对偶问题来获得原问题的最优解或其下界，那么这将极大地提升我对优化问题的理解深度。此外，我还在关注书中是否会系统性地介绍处理“约束优化问题”的方法。例如，“拉格朗日乘子法”和“KKT条件”是如何被用来分析和求解带有不等式和等式约束的优化问题的。书中对“序列二次规划（SQP）”和“内点法”等经典算法的讲解，如果能够结合理论推导和实际应用场景，那么这本书的实用价值将大大提升。我也希望这本书能够对“非凸优化”问题进行一定的探讨，虽然这类问题通常更难求解，但它们在现实世界中也极为常见。
评分最近我一直在寻找一本能够系统性地梳理优化方法学，并能触及一些前沿研究方向的书籍，尤其是在我进行一些实际的项目中，常常会遇到各种各样复杂的优化难题，而现有的教材和文献往往不成体系，让我难以找到一条清晰的学习路径。当我偶然在网络上看到《Optimization Theory and Methods》这本书的推荐时，便立刻被它所吸引。从书名来看，它似乎旨在提供一个关于优化理论和方法的全面视角，这正是我想深入了解的。在仔细研究了它的内容简介（当然，我这里指的是它在出版社官方网站上的一些基本介绍，以及一些其他读者的简单评价，并非书本内容本身，请注意这点），我注意到它似乎不仅仅停留在基础理论的讲解，还包含了对一些现代优化算法的介绍，例如提到的“梯度下降法”的变种，“牛顿法”及其改进，还有像“内点法”这样在求解大规模线性规划问题中非常重要的算法。这些算法在机器学习、运筹学、金融工程等领域都有广泛的应用，如果这本书能将它们讲解得透彻，那么它对于我这样希望将理论应用于实践的研究者来说，价值将是巨大的。我尤其感兴趣的是书中是否会探讨不同算法的收敛性、稳定性和计算复杂度，因为这些都是评价一个优化算法好坏的关键指标，也是我在选择算法时最关心的方面。我还注意到，书中似乎也会提及一些与凸优化相关的概念，比如“凸集”、“凸函数”、“对偶理论”等。这些概念是理解许多现代优化算法的基础，也是解决很多非线性规划问题的关键。如果这本书能够将这些理论讲解清楚，并进一步介绍如何利用凸优化的性质来设计和分析算法，那么它无疑将成为我学习路径上的重要一环。此外，我还在关注书中是否有对一些实际应用案例的分析，例如如何将优化方法应用于信号处理、图像识别、推荐系统等领域，因为理论的最终目的是指导实践，看到具体的应用场景能够帮助我更好地理解理论的价值和意义。
评分我对于任何能够提供系统性知识梳理和深刻洞察的书籍都抱有极大的兴趣，尤其是当这些书籍触及我所关注的科学计算和数据分析领域的核心时。《Optimization Theory and Methods》这本书，从其名称来看，便预示着它将深入探讨如何找到最佳解决方案的原理和技术。在初步了解（强调为基于公开信息，非阅读书本内容）其大概的内容方向后，我发现它似乎旨在构建一个全面的优化理论与方法体系。我特别想知道书中是否会深入讲解“最优性条件”的理论基础，例如“一阶最优性条件”和“二阶最优性条件”在判断一个点是否为局部或全局最优解时的作用，以及它们如何指导我们设计算法。对于“凸优化”这一现代优化研究的核心，我期待书中能有详尽的论述，包括“凸集”、“凸函数”的定义、判定方法和重要性质，以及“凸优化问题”的特点。如果书中能介绍“对偶理论”，并阐述“强对偶性”的性质和求解方法，那将是非常有价值的。此外，我也想了解书中对“约束优化”问题的处理方法，例如“拉格朗日乘子法”和“KKT条件”是如何被用来分析和求解不等式和等式约束的优化问题的。书中对“序列二次规划（SQP）”和“内点法”等经典算法的介绍，如果能够结合理论推导和实际应用场景，那么这本书的实用价值将大大提升。我也希望这本书能够对“非凸优化”问题进行一定的探讨，虽然这类问题通常更难求解，但它们在实际应用中却非常普遍。
评分我一直深信，科学研究的进步离不开对基础理论的深刻理解和对前沿方法的及时掌握。《Optimization Theory and Methods》这本书，在我看来，似乎正是这样一本能够满足我需求的宝典。在初步了解（此处为基于公开信息，非阅读书本内容）其大致的章节安排和内容要点后，我发现它涵盖了优化理论和方法领域的核心内容。我特别想知道书中是否会详细讲解“最优性条件”，例如“一阶最优性条件”和“二阶最优性条件”在判断一个点是否为局部或全局最优解时的作用，以及它们如何指导我们寻找最优解。对于“凸优化”这一现代优化研究的基石，我期待书中能够提供深入且易于理解的讲解，包括“凸集”、“凸函数”的定义、判定方法和重要性质，以及“凸优化问题”的特点。如果书中能够介绍“对偶理论”，并说明如何通过求解对偶问题来获得原问题的解或其界，那将非常有价值。此外，我也想了解书中对“约束优化”问题的处理方法，例如“拉格朗日乘子法”和“KKT条件”是如何被用来分析和求解不等式和等式约束的优化问题的。书中对“序列二次规划（SQP）”和“内点法”等经典算法的介绍，如果能够结合理论推导和实际应用场景，那么这本书的实用价值将大大提升。我也希望这本书能够对“非凸优化”问题进行一定的探讨，虽然这类问题通常更难求解，但它们在实际应用中却非常普遍。
评分我对数学在科学研究中的应用一直有着浓厚的兴趣，尤其是那些能够帮助我们找到最佳解决方案的理论和方法。《Optimization Theory and Methods》这本书的名字，立刻勾起了我对这一领域的求知欲。在初步了解（这里指的是通过一些公开信息，而非直接阅读书籍内容）这本书的大致内容后，我发现它似乎涵盖了优化研究中非常核心的数学工具和思想。我特别关注到它是否会深入讲解“拉格朗日乘子法”和“KKT条件”等用于处理约束优化问题的经典理论。这些理论不仅是理解最优解存在性的基础，也是推导许多优化算法的关键。我对书中是否会详细阐述“对偶问题”的性质及其在实际问题中的应用感到非常期待。很多时候，直接求解原问题会非常困难，但通过分析其对偶问题，我们可能能够获得更强的理论洞察，甚至找到更有效的求解方法。书中对“凸优化”的论述也吸引了我。在许多实际应用中，我们希望处理的问题都具有凸性，因为凸优化问题通常拥有良好的性质，例如局部最优解即是全局最优解，并且存在高效的算法可以求解。如果这本书能够清晰地介绍凸集的定义、凸函数的性质，以及如何判断一个问题是否为凸优化问题，并介绍一些经典的凸优化算法，例如“Interior-Point Methods”的原理和应用，那么它将极大地拓展我的理论视野。我还想了解书中是否会涉及到一些数值优化的技术，比如“梯度下降法”的各种变种（如“随机梯度下降”、“Adam”等），以及“二阶方法”的思路。这些数值方法是我们在计算机上实际求解优化问题时不可或缺的工具。我对书中是否会分析这些算法的收敛速度、稳定性和对初始点的敏感度等问题非常感兴趣，因为这些都是我们在实际应用中需要仔细权衡的因素。
评分我一直对寻找最优解的领域充满好奇，无论是日常生活中的路线规划，还是科学研究中的模型拟合，亦或是经济活动中的资源配置，都离不开“优化”。当我在书店的架子上看到《Optimization Theory and Methods》这本书时，我的目光就被它吸引住了。我并没有立刻购买，而是花了不少时间在书店翻阅，希望能从中窥探它是否真的能满足我内心深处对于优化理论和方法的探究。这本书的装帧设计朴实而专业，给人一种扎实可靠的感觉。扉页上没有华丽的宣传语，只有简洁的书名和作者姓名，这反而让我觉得它更加专注于内容本身。我随机翻开几页，映入眼帘的是大量的数学公式和严谨的证明。我知道，这绝不是一本泛泛而谈的书，而是需要读者具备一定的数学基础才能深入理解。书中的符号体系和术语定义清晰，这一点对于初学者来说至关重要，能够帮助我们快速进入优化世界的语境。我特别留意了目录部分，看到章节的划分逻辑清晰，从基础理论到各种经典方法，再到一些更高级的主题，似乎涵盖了优化领域的主要脉络。例如，我看到了诸如“线性规划”、“非线性规划”、“凸优化”、“整数规划”等我耳熟能详的术语，但我也看到了“分布式优化”、“随机优化”等更前沿的内容，这让我对这本书的深度和广度充满了期待。书中对定理的证明也力求严谨，引用了一些我曾经学习过的数学概念，比如微积分、线性代数、测度论等，这让我感到亲切，也对作者的学术功底有了更深的认识。尽管我还没有真正开始深入阅读，但仅凭这些初步的观察，我就已经感受到这本书散发出的学术魅力和研究价值。它仿佛一座宝藏，等待着我去一点点地挖掘其中的奥秘，去理解那些支撑着现代科学和工程的优化原理。我甚至能想象到，当我遇到某个棘手的优化问题时，翻开这本书，或许就能找到解决问题的灵感和方法。这本书的出现，让我觉得我的优化学习之旅有了一个坚实的依靠。
评分在科研的道路上，我一直在寻找能够为我提供坚实理论基础和实用技术指导的工具。《Optimization Theory and Methods》这本书，光是听到它的名字，就足以激起我深入探索的欲望。在初步了解（此处强调为基于公开信息，非阅读书本内容）其大概的内容方向后，我发现它似乎旨在构建一个系统性的优化知识体系。我特别想知道书中是否会详细讲解“最优性条件”的理论，例如“费马定理”、“一阶最优性条件”和“二阶最优性条件”在无约束和约束优化问题中的应用，以及它们如何帮助我们判断一个点是否为局部或全局最优解。对于“凸优化”这一现代优化研究的基石，我期待书中能够提供深入且易于理解的讲解，包括“凸集”、“凸函数”的定义、性质以及“凸优化问题”的特点。如果书中能够介绍“对偶理论”，并阐述“强对偶性”的性质和求解方法，那将是非常宝贵的知识。此外，我也非常关注书中对于“约束优化”问题的处理方法，例如“拉格朗日乘子法”和“KKT条件”是如何被用来分析和求解不等式与等式约束的优化问题的。书中对“序列二次规划（SQP）”和“内点法”等经典算法的介绍，如果能够结合理论推导和实际应用案例，那么这本书的实用价值将非常高。我也希望这本书能够对“非凸优化”问题进行一定的探讨，尽管这类问题通常更具挑战性，但它们在实际应用中却非常普遍。
评分这本是好书 简洁明快 理论丰富
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