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.
發表於2024-12-22
Numerical Optimization 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
數值優化領域的力作。寫的非常好。Nocedal和wright在優化領域有著豐富的經驗和知識,在第一版的基礎上增強瞭二十一世紀前幾年的最新進展,內點法。算法流程清晰,原理清楚。適閤學生和研究者參閱。
評分數值優化領域的力作。寫的非常好。Nocedal和wright在優化領域有著豐富的經驗和知識,在第一版的基礎上增強瞭二十一世紀前幾年的最新進展,內點法。算法流程清晰,原理清楚。適閤學生和研究者參閱。
評分兩位作者都來自CS專業,在優化領域享有崇高地位,都是SIAM的Fellow。這本書主要講連續優化,理論性很強,從最簡單的牛頓法,梯度,再到有約束的優化問題中的對偶,KKT,單純性等方法,最後再到非綫性領域的罰函數和內點法,一氣嗬成,看的不光是數學,也是優化領域的發展史。 ...
評分數值優化領域的力作。寫的非常好。Nocedal和wright在優化領域有著豐富的經驗和知識,在第一版的基礎上增強瞭二十一世紀前幾年的最新進展,內點法。算法流程清晰,原理清楚。適閤學生和研究者參閱。
評分數值優化領域的力作。寫的非常好。Nocedal和wright在優化領域有著豐富的經驗和知識,在第一版的基礎上增強瞭二十一世紀前幾年的最新進展,內點法。算法流程清晰,原理清楚。適閤學生和研究者參閱。
圖書標籤: Optimization 數學 最優化 數值計算 優化 算法 機器學習 計算機科學
這本和Boyd那本都讀過,用吃的來比喻的話這本書就像好吃的自助餐,而Boyd那本則像養生粥。後者講的內容還是少瞭點,但前麵部分的內容還是挺有用的。而這本書內容非常豐富,雖然書中有大量的theorem,proof,但基本都挺清晰易懂的,能夠跟著推導走下去。
評分當初從這本書而不是Boyd入門就好瞭。。。
評分最新發現的神書 需要好好研讀一下
評分優化方麵很好的參考書
評分但凡有人讓我推薦優化相關書籍,我一定會推這本。因為書裏不太注重理論,更注重算法以及算法背後的直覺。正如同作者自序所說的,這本書非常好讀。而 Boyd 那本 convex optimization,說實話我讀瞭至少五遍,沒一遍能堅持讀下來的。當然,Boyd 關於 duality 那章寫得很好,但不管怎麼說讀起來實在太晦澀瞭…… 學完這本書,我終於知道瞭什麼擬牛頓、共軛梯度、近端梯度、信賴域都是什麼意思,最終堅信除瞭 SGD 彆的算法在大數據下都是垃圾。
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