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
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。
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。 ...
评分很好，很详细，强烈推荐！
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用户评价
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。
评分这本和Boyd那本都读过，用吃的来比喻的话这本书就像好吃的自助餐，而Boyd那本则像养生粥。后者讲的内容还是少了点，但前面部分的内容还是挺有用的。而这本书内容非常丰富，虽然书中有大量的theorem，proof，但基本都挺清晰易懂的，能够跟着推导走下去。
评分扫过了一遍，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。
评分躲著躲著，還是跳進了坑裡來…… 也不算讀完吧，只是發現這本更適合作為工具書。
评分袁亚湘那本没得卖了，相对于那本Convex Analysis来说好理解一些
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