凸优化理论 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:博赛克斯

出品人:

页数:403

译者:

出版时间:2011-1

价格:49.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302237600

丛书系列:清华版双语教学用书

图书标签:

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具体描述

《凸优化理论(影印版)》作者德梅萃·博赛克斯教授是优化理论的国际著名学者、美国国家工程院院士，现任美国麻省理工学院电气工程与计算机科学系教授，曾在斯坦福大学工程经济系和伊利诺伊大学电气工程系任教，在优化理论、控制工程、通信工程、计算机科学等领域有丰富的科研教学经验，成果丰硕。博赛克斯教授是一位多产作者，著有14本专著和教科书。《凸优化理论(影印版)》是作者在优化理论与方法的系列专著和教科书中的一本，自成体系又相互对应。主要内容分为两部分：凸分析和凸问题的对偶优化理论。

好的，这是一本关于《计算物理学导论》的图书简介，内容详实，聚焦于该领域的核心概念、方法和应用，旨在为初学者和研究人员提供一个扎实的入门和参考： --- 《计算物理学导论》图书简介聚焦数值模拟与现代物理问题的求解本书《计算物理学导论》旨在系统地介绍计算物理学的基本原理、核心算法以及在现代物理学研究中的实际应用。在理论物理与实验物理日益依赖强大数值模拟的今天，掌握计算方法已成为物理学家的基本技能。本书不仅涵盖了经典计算方法，更深入探讨了处理复杂物理系统所需的现代数值技术。全书结构清晰，从基础的数值分析入手，逐步过渡到处理偏微分方程和量子力学问题的先进技术。我们致力于提供一个既有理论深度又具实践指导意义的教程，帮助读者建立起从物理问题建模到高效数值求解的完整知识体系。第一部分：数值分析基础与误差控制计算物理学的基石在于准确的数值近似和对误差的严格控制。本书的第一部分为读者打下坚实的数学和计算基础。 1. 浮点运算与误差分析：详细阐述计算机如何表示实数（IEEE 754标准），引入截断误差和舍入误差的概念。重点讨论了病态问题（Ill-conditioned problems）的识别与避免，强调在数值计算中保持有效位数的重要性。 2. 函数插值与拟合：介绍拉格朗日插值、牛顿插值以及样条插值（如三次样条）在重建离散数据方面的应用。同时，深入探讨最小二乘法（线性与非线性）在线性回归、数据拟合和误差最小化中的作用，特别是高斯-牛顿法在非线性拟合中的实现细节。 3. 数值微分与积分：涵盖有限差分法在导数近似中的应用，包括前向、后向和中心差分格式的精度分析。在数值积分方面，详细介绍了梯形法则、辛普森法则，并重点讲解了高斯求积公式（Gaussian Quadrature）在高精度积分中的优越性。第二部分：线性代数方程组的求解线性代数是几乎所有物理模拟的核心。本部分专注于高效、稳定地求解大型稀疏或稠密线性方程组 $mathbf{Ax} = mathbf{b}$。 1. 直接法：详述高斯消元法（Gaussian Elimination）的原理和局限性，并重点介绍LU分解及其在求解多组方程时的效率优势。对于大型对称正定系统，讨论Cholesky分解的特殊应用。 2. 迭代法：针对物理学中常见的庞大稀疏矩阵，迭代法是首选。本书系统介绍了雅可比迭代（Jacobi）、高斯-赛德尔迭代（Gauss-Seidel）以及过松弛/欠松弛法（SOR）。更进一步，我们深入讲解了 Krylov 子空间方法，包括共轭梯度法 (CG) 及其在求解对称正定系统中的收敛特性，以及 GMRES 和双共轭梯度法 (BiCGSTAB) 在一般线性系统中的应用。 3. 矩阵特征值问题：讨论求解薛定谔方程等问题中必需的特征值分解。重点介绍幂迭代法（Power Iteration）用于寻找最大特征值，反向迭代法（Inverse Iteration）用于寻找最小特征值，以及 Jacobi 旋转法和QR算法的原理与应用。第三部分：常微分方程（ODE）的数值解法描述时间演化或稳态物理系统的常微分方程，需要稳健的数值积分技术。 1. 单步法与多步法：详细介绍欧拉法（Euler Method）及其局限性，随后深入探讨龙格-库塔（Runge-Kutta）方法，尤其是RK4方法的精确推导与应用。对于需要高精度和稳定性的长期积分，本书介绍了二阶和四阶线性多步法（如Adams-Bashforth和Adams-Moulton方法），并讨论了预测-校正（Predictor-Corrector）方案。 2. 刚性问题（Stiff ODEs）：物理系统（如化学反应动力学或某些电路模拟）中常出现刚性问题。本书专门辟章节讲解隐式方法（Implicit Methods），如后向欧拉法（Backward Euler）和隐式龙格-库塔法，以及它们在保持稳定性和求解刚性系统方面的关键作用。第四部分：偏微分方程（PDE）的数值求解偏微分方程是描述场论、流体力学和热传导等现象的核心工具。本部分集中于处理椭圆型、抛物型和双曲型PDE的数值技术。 1. 有限差分法 (FDM)：这是处理规则几何体问题最直接的方法。我们详细分析了拉普拉斯方程（椭圆型）、热传导方程（抛物型）和波动方程（双曲型）的FDM离散化、稳定性（如CFL条件）和收敛性。特别强调了处理边界条件的技巧。 2. 有限体积法 (FVM)：重点介绍FVM在流体力学（CFD）中的重要性，它基于守恒律，确保了物理量（如质量、动量）在控制体积上的守恒性。 3. 有限元法 (FEM) 导论：对于处理复杂或不规则几何形状的问题，FEM是不可或缺的。本书提供FEM的基本框架，包括形函数（Shape Functions）、刚度矩阵的构建以及在弹性力学和静电学问题中的应用概述。第五部分：蒙特卡洛方法与随机过程模拟蒙特卡洛方法利用统计抽样来求解那些难以解析或确定性方法处理的问题，尤其在统计物理学中占据核心地位。 1. 基本抽样技术：介绍均匀分布和标准正态分布的随机数生成，以及逆变换法（Inverse Transform Sampling）和拒绝采样法（Rejection Sampling）在生成任意分布样本中的应用。 2. 马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC)：深入讲解如何使用MCMC技术（如Metropolis-Hastings算法和Gibbs 采样）来估计复杂多维概率分布的期望值，这对于计算配分函数和系统热力学性质至关重要。 3. 辐射传输与粒子输运：探讨蒙特卡洛方法在模拟粒子散射和吸收过程中的应用，这是核物理和天体物理模拟的关键技术。第六部分：高级主题与现代计算技巧本部分涵盖了提升计算效率和处理非线性、非定常问题的尖端技术。 1. 快速傅里叶变换 (FFT)：阐述FFT在频域分析和卷积计算中的巨大优势，以及它在求解泊松方程（通过快速泊松求解器）和模拟波传播中的关键作用。 2. 非线性方程组的求解：介绍牛顿法（Newton's Method）及其欠牛顿法（Quasi-Newton Methods，如BFGS）在处理多体相互作用或非线性场的平衡态问题中的应用。 3. 数据可视化与后处理：强调模拟结果的可视化在物理洞察获取中的重要性，介绍常用的二维/三维绘图库和数据结构优化技巧。适用读者本书适合所有物理、工程、化学及相关学科的高年级本科生、研究生以及致力于利用数值方法解决实际问题的科研人员。通过本书的学习，读者不仅能够掌握解决经典物理问题的工具箱，更能培养出分析和设计全新计算方案的能力。 ---

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事算法研究的人员，我一直在寻找一本能够提供坚实理论后盾的参考书，而这本著作恰好满足了我的需求。它不仅停留在“如何做”的层面，更深入探讨了“为什么必须这样做”的深层逻辑。我特别关注了书中对非光滑优化处理方法的论述，那部分内容对于处理实际工程中常见的尖锐或不连续目标函数至关重要。作者对次梯度、Bregman散度等概念的介绍非常到位，既有理论的严谨定义，也有应用上的可行性分析，非常实用。这本书的叙述风格非常自信且富有洞察力，仿佛作者已经提前预料到了读者在学习过程中可能出现的困惑，并提前准备好了详尽的注解和说明。如果说有什么可以改进之处，或许是图形示例的数量可以再多一些，尤其是在高维空间的直观解释上，一些精美的图示能够有效辅助理解，但即便如此，其文字的描述力量也足以弥补这一小小的缺憾。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书，我立刻被其中严谨的数学推导所吸引。作者在阐述每一个定理和引理时，都力求做到滴水不漏，每一步证明都经过了精心的设计和组织，展现了极高的数学素养。阅读过程中，我时常需要停下来，对照着参考书本回顾一些预备知识，但这并非是作者的叙述不够清晰，而是内容的密度实在太大了，每一个公式的背后都蕴含着深刻的洞察力。这本书的语言风格非常专业，直接且精准，没有丝毫拖泥带水，非常适合已经具备一定数学基础的读者快速掌握核心思想。我特别喜欢它在处理约束优化问题时的系统性分类和分析方法，那种将复杂问题拆解成若干个可控模块的思路，极大地提升了我对优化模型构建的信心。唯一的遗憾是，对于初学者来说，开篇可能略显陡峭，可能需要额外的辅导材料来打好坚实的地基，但一旦跨过这个门槛，接下来的阅读体验就会变得无比顺畅和富有成效。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，更像是一部结构宏伟的数学建筑的蓝图，每一个章节都是承重墙，坚实有力地支撑着整个理论体系。我用了很长时间来消化其中关于对偶性的那几章，作者巧妙地利用几何直觉和代数工具的双重视角来剖析问题，使得原本晦涩的概念变得立体而生动。特别是书中对拉格朗日函数和KKT条件的深入探讨，不仅仅是公式的罗列，更是对优化问题的本质属性的深刻揭示。我发现，很多我在其他教材中模糊不清的地方，通过这本书的阐述，一下子变得清晰明朗起来。此外，书中的参考文献列表也非常详实和权威，为我后续深入研究指明了方向，可以看出作者在资料搜集和整合方面下了血本。这本书的排版在处理大量数学符号时表现出色，公式的对齐和编号清晰有序，极大地便利了查阅和引用。它绝对不是那种快餐式的读物，而是需要静心沉淀、反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，很大程度上体现在它对整个学科脉络的梳理上。它不仅仅是一本教科书，更像是一部关于优化思想发展史的权威记录。作者没有孤立地讲解各个分支，而是将它们有机地串联起来，展现了从线性规划到非线性、从确定性到随机性优化领域的演进路径。这种全局观的构建，对于建立完整的知识体系至关重要。我发现，很多看似无关的优化技术，在本书的框架下都能找到它们彼此间的联系和共通之处。书中的习题设计也颇具匠心，难度梯度设置合理，既有巩固基础的计算题，也有启发思维的证明题，确保了读者不仅能“看懂”，更能“做出来”。这本书的份量和深度，决定了它更适合作为研究生阶段的核心教材或专业人士的案头必备参考书，它提供的不仅仅是知识，更是一种系统性的分析问题的思维框架，是真正的宝藏级别的学术著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的配色方案，拿到手里就感觉分量十足，一看就是下了不少功夫的精品。书页的纸张质感也相当棒，印刷清晰锐利，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳，这一点对于需要反复推敲公式和定理的读者来说，简直是福音。我特别欣赏作者在章节安排上的巧妙布局，知识点循序渐进，逻辑链条清晰可见，仿佛有一位经验丰富的导师在旁边耐心引导，让你从最基础的概念出发，逐步攀登到复杂的理论高峰。尤其是那些案例分析，简直是神来之笔，将抽象的数学工具与实际工程问题紧密结合，让人茅塞顿开，深刻体会到理论的实际价值。不过，如果能在附录部分增加一些经典的算法实现伪代码，那就更完美了，能让读者在理解理论的同时，立即着手实践，效果会更上一层楼。整体而言，这是一本兼顾了学术深度与阅读体验的佳作，值得所有相关领域的研究者和工程师珍藏。

评分☆☆☆☆☆

MIT的教授，专门研究优化的。当年读着他的nonlinear programming 成长

评分☆☆☆☆☆

需要反复研读，可惜没用上。

评分☆☆☆☆☆

买两年了，这段时间复读一遍；SEE 的课还是先不看，当初 http://see.stanford.edu/see/courseinfo.aspx?coll=2db7ced4-39d1-4fdb-90e8-364129597c87 跟网友一起听译的太费劲了 :^(

评分☆☆☆☆☆

写的太过琐碎，不适合入门。

评分☆☆☆☆☆

MIT的教授，专门研究优化的。当年读着他的nonlinear programming 成长