Convex Functions

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出版者:Cambridge University Press
作者:Jonathan M. Borwein
出品人:
页数:532
译者:
出版时间:2010-1-25
价格:USD 161.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780521850056
丛书系列:
图书标签:
  • 凸函数
  • 优化
  • 数学分析
  • 运筹学
  • 数值分析
  • 机器学习
  • 理论基础
  • 高等数学
  • 函数分析
  • 凸优化
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具体描述

Like differentiability, convexity is a natural and powerful property of functions that plays a significant role in many areas of mathematics, both pure and applied. It ties together notions from topology, algebra, geometry and analysis, and is an important tool in optimization, mathematical programming and game theory. This 2010 book, which is the product of a collaboration of over 15 years, is unique in that it focuses on convex functions themselves, rather than on convex analysis. The authors explore the various classes and their characteristics and applications, treating convex functions in both Euclidean and Banach spaces. The book can either be read sequentially for a graduate course, or dipped into by researchers and practitioners. Each chapter contains a variety of specific examples, and over 600 exercises are included, ranging in difficulty from early graduate to research level.

《凸函数》 引言 数学的广袤疆域中,存在着一类特殊的函数,它们以其独特的几何性质和深刻的分析内涵,在众多学科中扮演着至关重要的角色。这类函数被称为“凸函数”。它们不仅仅是数学理论中的一个抽象概念,更是连接理论与实践的桥梁,为优化、经济学、统计学、机器学习等领域提供了强大的分析工具。本书《凸函数》旨在深入探索这一迷人的数学对象,从其基本定义出发,逐步深入其性质、应用以及相关的理论进展,为读者提供一个全面而深入的理解。 第一部分:凸函数的定义与基本性质 本书的开篇,我们将为读者建立对凸函数最基本、最直观的认识。 定义:首先,我们将清晰地阐述凸函数的数学定义。我们将从单变量函数开始,介绍凸函数的最常见定义:连接函数图像上任意两点的线段总是位于函数图像的上方或恰好与其重合。随后,我们将推广到多变量函数,介绍 Jensen 不等式的形式,它是凸函数定义的数学化表达。我们将详细解释这个定义中的每一个组成部分,并提供一些直观的几何解释,帮助读者理解这个定义背后的几何直觉。 凹函数:作为凸函数的对立面,凹函数同样具有重要的研究价值。我们将介绍凹函数的定义,即连接函数图像上任意两点的线段总是位于函数图像的下方或恰好与其重合。我们还将探讨凸函数与凹函数之间的关系,例如,一个函数是凸函数当且仅当其负函数是凹函数。 严格凸函数:为了更精细地刻画函数的“弯曲”程度,我们将引入严格凸函数的概念。严格凸函数在 Jensen 不等式中,连接线段的点(除了端点)严格位于函数图像上方。我们将解释严格凸函数在分析和优化问题中的特殊重要性,尤其是在保证解的唯一性方面。 凸集:凸函数的研究与凸集密不可分。我们将定义凸集,即集合中任意两点的连线上的所有点都属于该集合。我们将展示一些常见的凸集例子,如超平面、半空间、球、以及它们的交集。我们将深入探讨凸集的一些基本性质,例如凸集的交集仍然是凸集,以及凸集在凸函数定义域中的重要作用。 一阶条件:对于可微的凸函数,其一阶导数(或梯度)提供了判断其凸性的重要线索。我们将介绍一阶条件:一个可微函数是凸函数当且仅当其梯度满足某些特定性质(例如,对于多变量函数,梯度差与自变量差的点积非负)。我们将详细推导这些条件,并给出相应的几何解释,例如,函数在任何一点的切线(或切平面)都位于函数图像的下方。 二阶条件:对于二阶可微的凸函数,其二阶导数(或 Hessian 矩阵)提供了更强大的判断工具。我们将介绍二阶条件:一个二阶可微函数是凸函数当且仅当其 Hessian 矩阵在定义域内半正定。我们将解释 Hessian 矩阵的半正定性意味着什么,并提供如何检查 Hessian 矩阵半正定的方法,例如,通过其特征值。 连续性与可微性:我们将探讨凸函数的连续性和可微性之间的关系。我们知道,在某些条件下,凸函数是连续的,甚至在大部分点上是可微的。我们将讨论这些条件,以及一些不具备处处可微性的凸函数例子,例如绝对值函数。 第二部分:凸函数的性质与定理 在掌握了凸函数的基本定义后,我们将深入挖掘其丰富的性质,并介绍一些核心的数学定理。 凸函数的上界与下界:我们将研究凸函数在一个凸集上的上界与下界性质。例如,如果一个凸函数在一个紧凸集上连续,则它在该集合上必能取到最小值。我们将探讨这些性质在最优化问题中的意义。 局部最小值与全局最小值:对于凸函数,局部最小值与全局最小值之间存在着一种美好的联系。我们将证明:如果一个凸函数在某一点取到局部最小值,那么该点一定是全局最小值点。这将极大地简化寻找最优化问题全局最优解的难度。 凸函数的最优性条件:我们将介绍在约束条件下,凸函数的最优性条件。我们将从无约束优化开始,介绍梯度为零是凸函数极值的必要条件。随后,我们将引入 Lagrange 乘子法,并探讨在凸函数约束优化问题中,Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件是如何简化最优性条件的。 凸函数的和与复合:我们将分析凸函数在加法、标量乘法以及复合运算下的性质。我们将证明,两个凸函数的和仍然是凸函数,一个正标量乘以凸函数仍然是凸函数。但对于复合函数,其凸性则需要更细致的分析。 共轭函数:共轭函数是分析凸函数的一个强大工具,尤其是在变分法和对偶理论中。我们将介绍共轭函数的定义,并探讨它与原函数之间的关系,例如 Fenchel-Moreau 定理,它揭示了共轭运算的性质。我们将展示共轭函数如何帮助我们理解原函数的性质,并解决一些棘手的优化问题。 凸函数的下半连续性:我们将探讨凸函数的下半连续性,并证明在许多重要的情况下,凸函数都是下半连续的。这将进一步强化我们对凸函数行为的理解。 第三部分:凸函数的应用 凸函数并非仅仅是理论的产物,它在众多应用领域中展现出强大的生命力。 优化理论:这是凸函数最直接也最重要的应用领域。我们将深入探讨凸优化问题,并介绍各种求解凸优化问题的方法,包括梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法以及内点法等。我们将解释为何这些算法在凸优化问题中能够高效且可靠地找到最优解。 经济学:在经济学中,许多重要的概念都可以用凸函数来建模。例如,效用函数通常是凹的(意味着边际效用递减),成本函数通常是凸的(意味着边际成本递增)。我们将展示凸函数在消费者理论、生产者理论以及一般均衡理论中的应用。 机器学习:在机器学习领域,许多损失函数和目标函数都具有凸性,这使得我们可以利用凸优化技术来训练模型。例如,支持向量机 (SVM) 的训练过程就是一个典型的凸优化问题。我们将介绍凸函数在机器学习中的一些关键应用,例如模型训练、正则化以及度量学习。 统计学:在统计推断和模型选择中,凸函数也扮演着重要角色。例如,最大似然估计的对数似然函数在某些情况下是凹的,这使得我们可以利用凸优化方法来寻找最优参数。我们还将介绍 Jensen 不等式在统计学中的一些应用。 工程领域:在信号处理、控制理论以及其他工程领域,也广泛存在着凸优化问题。例如,在信号恢复、系统辨识以及鲁棒控制设计中,都可以找到凸函数的应用。 第四部分:进阶主题与前沿研究 为了给读者提供更广阔的视野,本书的最后一部分将触及一些进阶主题和当前的研究方向。 光滑凸函数:我们将讨论具有良好光滑性质的凸函数,以及与光滑性相关的最优算法。 非光滑凸分析:我们将简要介绍非光滑凸分析的一些基本概念,例如次梯度(subgradient)和次微分(subdifferential),它们是处理非光滑凸函数的重要工具。 随机凸优化:我们将探讨在数据驱动的场景下,如何处理随机凸优化问题,以及相关的随机算法。 凸几何:我们将简要介绍凸几何的一些基本概念,并展示其与凸函数分析之间的联系。 研究进展:我们将概述近年来凸函数理论和应用领域的一些活跃的研究方向和重要进展,例如在深度学习中的凸性分析,以及新的凸优化算法的开发。 结论 《凸函数》一书的编写,旨在于将读者从对凸函数的初步认识,引领到对其深刻理解和广泛应用。我们坚信,通过对本书内容的学习,读者将能够掌握一套强大的数学工具,从而在各自的研究和实践领域中,解决更加复杂和具有挑战性的问题。凸函数的优雅与力量,将会在每一次的分析与每一次的优化中,得到淋漓尽致的展现。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的结构组织得像一座精心规划的哥特式大教堂,宏伟而复杂,每一个拱顶都支撑着另一个更宏大的结构。我是在准备一个前沿研究项目时,被要求查阅其中关于某个特定函数族性质的论述才接触到它的。初读时,我感觉自己像个迷路的孩子,因为书中对背景知识的默认程度非常高,似乎作者相信读者已经熟稔于一系列高等数学分支。不过,一旦你适应了它的节奏,那种对数学世界深层秩序的洞察力就会慢慢显现出来。这本书的魅力在于其普适性,它不仅仅关注于一个狭隘的领域,而是试图从更基础的公理层面去审视问题。我特别喜欢作者在脚注中偶尔流露出的那种对数学史的理解和对其他研究者工作的尊重,这为枯燥的数学推导增添了一丝人文色彩。尽管如此,这本书的语言风格依旧是冷峻而精确的,它要求读者拿出最高的智力投入,每一次的理解突破都伴随着思维上的巨大消耗。我几乎是用“啃”的方式读完的,时不时地需要查阅其他参考书来弥补自己知识体系中的空白,才能真正跟上作者的步伐。

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拿到这本《[书名]》后,我的第一印象是:这绝对不是给初学者准备的。书中的论述方式非常古典,那种严谨到近乎刻板的风格,让人联想到二十世纪上半叶那些伟大的数学文献。我本来期望能找到一些关于现代机器学习中如何应用这些理论的最新案例,但这本书似乎对那些“应用潮流”不屑一顾,它固执地坚守在纯粹的理论核心。书中对某些概念的定义和阐述,非常强调其历史渊源和与其他数学分支的联系,这对于拓展视野很有帮助,但也使得阅读过程变得异常缓慢。我尤其欣赏作者在论述一个复杂定理时,如何层层剥茧,将它分解成一系列更小的、可控的引理。这种结构上的清晰度是值得称赞的,即使内容晦涩,至少逻辑路径是明确的。我需要经常回顾前几章的内容,因为后面对某个基础性质的引用是无处不在的。阅读这本书,与其说是学习新知识,不如说是对现有知识体系进行一次彻底的、高强度的“重构”和“验证”。它要求你不仅要“知道”公式,更要“理解”它为何必须如此。

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这本书的出版质量可以说是无可挑剔,装帧精良,印刷清晰,这对于一本需要频繁查阅和做笔记的工具书来说至关重要。我购买它是为了深入了解某个优化算法的理论基础,本以为能找到直接的线性推导,结果发现它走的是一条更迂回、更本质的道路。这本书的风格非常“纯粹”,它似乎毫不关心现实世界的波动性或模糊性,只专注于理想状态下的数学完备性。我发现作者在处理边界条件和收敛性证明时展现了惊人的耐心和细致,每一个细节都考虑到了,这使得这本书成为一个极具权威性的参考资料。然而,这也是它的“门槛”所在——它几乎不使用任何比喻或类比来辅助理解,一切都依赖于读者自身的数学直觉和逻辑能力。我花了很多时间在理解几个关键的定理的几何直观上,因为纯粹的代数推导对我来说有些抽象。总的来说,这是一本“硬核”到极致的著作,它不是用来消遣的,而是用来构建认知高塔的砖石。

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这本书的封面设计得非常简洁,光是看到那个深沉的蓝色调,我就知道这可能不是一本轻松愉快的读物。翻开内页,那种厚重的纸质感立刻抓住了我的注意力,不像现在很多轻飘飘的书籍,拿在手里就有一种沉甸甸的学术气息。我本来是冲着某个具体应用领域来找资料的,结果发现它简直是一本数学“大部头”,内容上涵盖了非常基础的拓扑概念,一直延伸到更复杂的泛函分析。读起来需要极高的专注力,每一个定义和定理的推导都像是环环相扣的链条,稍不留神就可能跟不上作者的思路。我花了整整一个周末才啃完前三章,感觉我的大脑像跑完了一场马拉松,虽然疲惫,但那种“豁然开朗”的感觉也是无与伦比的。这本书的作者似乎对读者有着极高的要求,从不轻易给出直白的解释,而是倾向于通过严谨的数学语言构建起一座逻辑的迷宫,等你自行去探索。对于非专业人士来说,这本书的门槛可能高得令人望而却步,但对于那些真正热爱数学结构美感的人来说,这无疑是一座宝库。我个人最欣赏的是它在证明过程中的那种步步为营的严密性,每一个假设和推论都建立在坚实的数学基础上,让人无法挑出任何逻辑上的瑕疵。

评分☆☆☆☆☆

说实话,这本书的阅读体验更像是在攀登一座技术难度极高的冰山,而不是享受一次轻松的阅读之旅。我是在一个朋友的强烈推荐下购入的,他告诉我这本书对理解现代优化理论至关重要。然而,我一打开正文,就被那些密密麻麻的希腊字母和下标上标给震慑住了。这本书的叙事风格非常克制,几乎没有冗余的文字,所有的信息都高度浓缩在公式和定理之中。我不得不经常停下来,拿起草稿纸,试图复现书中的每一个证明步骤,很多时候,书上只写了“略去不证”或“显而易见”的地方,对我来说恰恰是最需要花费时间去打磨的部分。我尤其对其中关于不等式和极值问题的处理方式印象深刻,它展示了一种从不同角度切入问题的独特视角。这本书的排版虽然清晰,但内容的密度实在太大了,我发现自己不得不放慢速度,有时一个段落就要读上十几遍才能真正领会其精髓。如果有人想通过这本书快速获得某个应用问题的解决方案,那他很可能会感到失望,因为它更侧重于建立一个完整的、自洽的理论框架,而不是提供现成的工具箱。

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