Convex Optimization凸優化 鮑德 清華大學齣版社 信息技術學科與電氣工程 數學規劃 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 鮑德 Stephen Boyd Lieven 著

圖書標籤:

• 凸優化
• 優化理論
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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302297567

商品編碼：27612548490

包裝：平裝

齣版時間：2013-01-01

圖書基本信息
圖書名稱	凸優化
作者	(美) 鮑德 (Stephen Boyd) Lieven Vandenbe
定價	99.00元
齣版社	清華大學齣版社
ISBN	9787302297567
齣版日期	2013-01-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	1.081Kg

內容簡介

《信息技術和電氣工程學科教材中譯本係列：凸優化》從理論、應用和算法三個方麵係統地介紹凸優化內容。 凸優化在數學規劃領域具有非常重要的地位。從應用角度看，現有算法和常規計算能力已足以可靠地求解大規模凸優化問題，一旦將一個實際問題錶述為凸優化問題，大體上意味著相應問題已經得到解決，這是非凸的優化問題所不具有的性質。從理論角度看，用凸優化模型對一般性非綫性優化模型進行局部逼近，始終是研究非綫性規劃問題的主要途徑，因此，通過學習凸優化理論，可以直接或間接地掌握數學規劃領域幾乎所有重要的理論結果。由於上述原因，對於涉足優化領域的人員，無論是理論研究還是實際應用，都應該對凸優化理論和方法有程度的瞭解。 　　本書內容非常豐富。理論部分由4章構成，不僅涵蓋瞭凸優化的所有基本概念和主要結果，還詳細介紹瞭幾類基本的凸優化問題以及將特殊的優化問題錶述為凸優化問題的變換方法，這些內容對靈活運用凸優化知識解決實際問題非常有用。應用部分由3章構成，分彆介紹凸優化在解決逼近與擬閤、統計估計和幾何關係分析這三類實際問題中的應用。算法部分也由3章構成，依次介紹求解無約束凸優化模型、等式約束凸優化模型以及包含不等式約束的凸優化模型的經典數值方法，以及如何利用凸優化理論分析這些方法的收斂性質。通過閱讀本書，能夠對凸優化理論和方法建立完整的認識。 　　本書對每章內容都配備瞭大量習題，因此也非常適閤用作教科書。實際上，該書多年來已在美國多所大學用於課堂教學，近兩年也在清華大學自動化係用作相關研究生課程的主要教材。

作者簡介

目錄

1 引言 1.1 數學優化 1.2 小二乘和綫性規劃 1.3 凸優化 1.4 非綫性優化 1.5 本書主要內容 1.6 符號 參考文獻 I 理論 2 凸集 2.1 仿射集閤和凸集 2.2 重要的例子 2.3 保凸運算 2.4 廣義不等式 2.5 分離與支撐超平麵 2.6 對偶錐與廣義不等式 參考文獻 習題 3 凸函數 3.1 基本性質和例子 3.2 保凸運算 3.3 共軛函數 3.4 擬凸函數 3.5 對數-凹函數和對數-凸函數 3.6 關於廣義不等式的凸性 參考文獻 習題 4 凸優化問題 4.1 優化問題 4.2 凸優化 4.3 綫性規劃問題 4.4 二次優化問題 4.5 幾何規劃 4.6 廣義不等式約束 4.7 嚮量優化 參考文獻 習題 5 對偶 5.1 Lagrange對偶函數 5.2 Lagrange對偶問題 5.3 幾何解釋 5.4 鞍點解釋 5.5 優性條件 5.6 擾動及靈敏度分析 5.7 例子 5.8 擇理 5.9 廣義不等式 參考文獻 習題 Ⅱ 應用 應用 6 逼近與擬閤 6.1 範數逼近 6.2 小範數問題 6.3 正則化逼近 6.4 魯棒逼近 6.5 函數擬閤與插值 參考文獻 習題 7 統計估計 7.1 參數分布估計 7.2 非參數分布估計 7.3 優檢測器設計及假設檢驗 7.4 Chebyshev界和Cherno.界 7.5 實驗設計 參考文獻 習題 8 幾何問題 8.1 嚮集閤投影 8.2 集閤間的距離 8.3 Euclid距離和角度問題 8.4 極值體積橢球 8.5 中心 8.6 分類 8.7 布局與定位 8.8 平麵布置 參考文獻 習題 Ⅲ 算法 9 無約束優化 9.1 無約束優化問題 9.2 下降方法 9.3 梯度下降方法 9.4 速下降方法 9.5 Newton方法 9.6 自和諧 9.7 實現 參考文獻 習題 10 等式約束優化 10.1 等式約束優化問題 10.2 等式約束的Newton方法 10.3 不可行初始點的Newton方法 10.4 實現 參考文獻 習題 11 內點法 11.1 不等式約束的極小化問題 11.2 對數障礙函數和中心路徑 11.3 障礙方法 11.4 可行性和階段1方法 11.5 自和諧條件下的復雜性分析 11.6 廣義不等式問題 11.7 原對偶內點法 11.8 實現 參考文獻 習題 附錄 A 有關的數學知識 A.1 範數 A.2 分析 A.3 函數 A.4 導數 A.5 綫性代數 參考文獻 B 雙二次函數的問題 B.1 單約束二次優化 B.2 S-程序 B.3 雙對稱矩陣的數值場 B.4 強對偶結果的證明 參考文獻 C 有關的數值綫性代數知識 C.1 矩陣結構與算法復雜性 C.2 求解已經因式分解的矩陣的綫性方程組 C.3 LU，Cholesky和LDLT 因式分解 C.4 分塊消元和Schur補 C.5 求解不確定綫性方程組 650參考文獻 參考文獻 符號 索引

編輯推薦

本書對於學習數學規劃領域重要知識具有指導性的地位，可直接或間接地掌握幾乎所有的理論結果。 本書幾乎涵蓋瞭凸優化的所有基本概念和主要結果。內容豐富，理論嚴謹，通過閱讀本書，可以對凸優化理論和方法建立完整的認識。 本書每章都配有大量習題，適閤作為研究生相關教材使用。

文摘

序言

《數理規劃：理論、算法與應用》 作者：[作者姓名，此處可以想象一位在該領域有聲望的學者，如：John D. Farmer 教授，或李明 博士] 齣版社：[虛構齣版社名稱，如：科學前沿齣版社] 係列：[虛構係列名稱，如：現代計算科學叢書] 內容簡介： 《數理規劃：理論、算法與應用》是一部係統深入探討數理規劃理論、關鍵算法及其廣泛應用的專著。本書旨在為讀者構建一個紮實的數理規劃知識體係，從最基礎的數學概念齣發，逐步深入到各種重要問題的建模、求解方法以及實際應用場景。全書邏輯清晰，論證嚴謹，兼具理論深度與實踐指導意義，適閤數學、計算機科學、工程學、經濟學、運籌學及相關領域的學生、研究人員和工程師閱讀。 第一部分：數理規劃基礎與綫性規劃 本書的開篇，我們將從數理規劃的基石——綫性規劃（Linear Programming, LP）入手。首先，我們會詳細闡述綫性規劃的基本概念，包括目標函數、決策變量、約束條件等核心要素，並介紹其在現實世界中的廣泛錶達形式，例如資源分配、生産計劃、運輸問題等。接著，本書將深入探討綫性規劃的理論基礎。我們將詳細介紹綫性規劃的幾何解釋，即在多維空間中尋找最優可行解的幾何意義，以及可行域（feasible region）的凸性（convexity）和最優解的存在性條件。 在此基礎上，我們將係統地介紹求解綫性規劃的標準算法——單純形法（Simplex Method）。我們將從其基本原理齣發，詳細講解迭代步驟，包括基變量的選取、齣基入基的判彆規則，以及如何處理退化和無界解的情況。為理解單純形法的內在機製，本書還將涉及對偶理論（Duality Theory）。我們會詳細闡述對偶問題與原問題的關係，包括對偶問題的構造、弱對偶性、強對偶性以及對偶單純形法。對偶理論不僅有助於我們更深刻地理解最優解的性質，也為後續更復雜的優化問題提供瞭重要的理論工具。 此外，本書還將介紹另一種求解綫性規劃的重要算法——內點法（Interior-Point Methods）。相較於單純形法沿邊界移動，內點法則在可行域內部尋找最優解，具有良好的理論計算復雜度和在實際問題中的高效錶現。我們將介紹其基本思想，如中心路徑（central path）概念，以及不同類型的內點法（如障礙法、射擊法等）。 第二部分：凸優化理論與方法 在掌握瞭綫性規劃這一基礎後，本書將進入更為廣闊且強大的凸優化（Convex Optimization）領域。我們將首先建立起凸集（convex sets）和凸函數（convex functions）的嚴謹定義和性質。這包括對凸集的刻畫（如交集、仿射變換的保持性），以及凸函數的各種等價定義（如 Jensen 不等式、二階條件等）。理解凸性是理解凸優化的關鍵，因為凸優化問題具有全局最優性這一重要特性，即任何局部最優解即是全局最優解。 本書將重點介紹各類重要的凸優化問題。我們將詳細闡述二次規劃（Quadratic Programming, QP），其目標函數為二次形式，約束為綫性。QP 在統計學習、控製理論等領域有著廣泛應用。接著，我們將深入研究半定規劃（Semidefinite Programming, SDP），這是一種比綫性規劃更具錶現力的優化模型，其決策變量為半定矩陣。SDP 在組閤優化、控製理論、量子信息等領域扮演著關鍵角色。 對於凸優化問題的求解，本書將介紹一係列強大的算法。我們將迴顧和拓展單純形法與內點法在凸優化問題上的應用。特彆地，對於一般的凸優化問題，我們將詳細介紹梯度下降法（Gradient Descent Method）及其變種，如隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）和動量法（Momentum Methods）。這些方法簡單易實現，在大型數據集上的錶現尤為齣色。 我們還將介紹牛頓法（Newton's Method）及其在凸優化中的應用。通過利用目標函數的二階信息（Hessian矩陣），牛頓法能夠實現更快的收斂速度，但其計算復雜度相對較高，需要引入擬牛頓法（Quasi-Newton Methods）作為改進，如 BFGS 算法。 此外，本書還將探討一些專門針對特定凸優化問題的算法，例如，針對帶約束的凸優化問題，我們將介紹投影梯度法（Projected Gradient Method）和乘子法（Method of Multipliers）等。對於非光滑凸優化問題，我們將介紹次梯度法（Subgradient Method）和 Moreau-Yosida 正則化等技術。 第三部分：非綫性規劃與約束優化 在掌握瞭凸優化理論後，本書將進一步拓展到更為一般的非綫性規劃（Nonlinear Programming, NLP）問題。我們將首先區分凸優化與一般非綫性規劃的差異，並指齣一般非綫性規劃可能存在局部最優解而非全局最優解的挑戰。 本書將重點關注約束非綫性規劃（Constrained Nonlinear Programming）的求解。我們將深入介紹拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier Method）及其在非綫性規劃中的推廣，即 Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 條件。KKT 條件是判斷一個點是否為非綫性規劃最優解的一組必要條件，我們還將探討其在凸優化問題中的充分性。 基於 KKT 條件，本書將介紹一係列經典的非綫性規劃算法。其中包括序列二次規劃（Sequential Quadratic Programming, SQP）算法，它通過將非綫性規劃問題在當前點綫性化並求解一個二次規劃子問題來逼近最優解，是一種非常有效且廣泛應用的算法。我們還將介紹增廣拉格朗日法（Augmented Lagrangian Method），該方法結閤瞭拉格朗日乘子法和罰函數法，能夠有效地處理等式和不等式約束。 針對一般非綫性規劃的全局最優性問題，本書將介紹一些全局優化技術，盡管這些技術通常計算成本較高。例如，我們將簡要介紹模擬退火（Simulated Annealing）和遺傳算法（Genetic Algorithms）等啓發式搜索方法，以及分支定界（Branch and Bound）等確定性全局優化技術。 第四部分：數理規劃的應用 理論與方法的學習離不開實際應用。本書的最後一部分將聚焦於數理規劃在各個領域的實際應用。我們將通過具體的案例研究，展示如何將現實世界的問題轉化為數理規劃模型，並利用本書介紹的理論和算法進行求解。 工程優化： 涵蓋結構設計、控製係統設計、電路優化等，例如如何用數理規劃優化橋梁的材料用量並保證其安全性，或者如何設計一個最優的控製器以最小化係統的響應時間和能量消耗。 機器學習與數據科學： 解釋數理規劃在模型訓練中的作用，如支持嚮量機（SVM）的求解，以及如何通過正則化方法（如 L1 和 L2 正則化）來解決過擬閤問題。 經濟學與金融學： 探討投資組閤優化、資源分配、生産調度、博弈論等問題，例如如何構建一個最優的投資組閤以在給定風險水平下最大化預期收益。 運營研究： 涉及供應鏈管理、物流優化、排隊論、庫存管理等，如如何優化生産計劃以最小化成本和滿足客戶需求，或者如何設計一個高效的物流網絡。 計算科學與人工智能： 討論路徑規劃、調度問題、機器學習模型的超參數優化等。 在每個應用案例中，本書將強調建模過程的重要性，包括如何準確地識彆決策變量、目標函數和約束條件。同時，也將展示不同算法在解決特定應用問題時的優劣勢，以及如何根據實際情況選擇閤適的算法。 總結 《數理規劃：理論、算法與應用》力求為讀者提供一個全麵、深入且易於理解的數理規劃學習體驗。從基礎的綫性規劃，到強大的凸優化理論，再到一般的非綫性規劃，本書層層遞進，確保讀者能夠構建起紮實的理論框架。同時，本書通過對各種核心算法的詳細講解，以及豐富多樣的實際應用案例，將抽象的數學概念與生動的現實問題緊密聯係起來，幫助讀者掌握將理論知識轉化為解決實際問題能力的技能。本書不僅是數學、計算機科學等專業學生不可或缺的學習材料，也是緻力於在科學研究和工程實踐中運用優化技術的專業人士的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

我對數學規劃這個領域一直有著難以言喻的喜愛，它就像一種解決復雜問題的“通用語言”，能夠將現實世界中的種種挑戰轉化為一個個具有數學結構的問題，再通過嚴謹的推導和計算來找到最優解。這本書的名字《Convex Optimization》直擊瞭我的興趣點。凸優化，作為數學規劃中最重要、最廣泛應用的分支之一，其理論的優美性和應用的普適性都深深地吸引著我。我一直在思考，如何能夠更係統、更深入地掌握凸優化的精髓。鮑德教授的名字，以及清華大學齣版社的信譽，讓我相信這絕對是一本能夠滿足我需求的專業書籍。我期望這本書能夠詳盡地闡述凸優化問題的標準形式，包括目標函數、約束條件以及如何識彆凸集和凸函數。對於凸優化理論的核心，如對偶理論，我希望書中能夠進行細緻的講解，不僅是KKT條件，更希望能深入理解其背後的經濟學含義或幾何解釋，這對於我理解和構建更復雜的優化模型非常有幫助。同時，算法部分是我特彆關注的。除瞭基礎的迭代算法，我更希望看到書中能夠詳細介紹一些現代的、高效的算法，比如內點法，以及它們在大型問題上的應用。書中是否會討論如何處理大規模的凸優化問題？是否有關於算法選擇、參數設置以及數值穩定性方麵的建議？這些都是我在實踐中經常遇到的睏惑，如果書中能夠解答，那將是非常寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，沒有那些花哨的插圖或醒目的標題，但正是這種低調反而讓我對其內容産生瞭更多的好奇。我一直對數學規劃領域有濃厚的興趣，尤其是在解決實際工程問題時，常常需要用到一係列嚴謹的數學工具。在瞭解到這本書的作者是鮑德教授，並且由享有盛譽的清華大學齣版社齣版後，我對它的專業性和深度有瞭更高的期待。我一直認為，一本真正優秀的學術著作，其價值不僅在於其理論的嚴謹性，更在於其是否能夠引導讀者從根本上理解問題的本質，並提供解決問題的有效方法。這本書的書名“Convex Optimization”本身就充滿瞭吸引力，凸優化是數學規劃中的一個核心分支，它在機器學習、信號處理、控製理論等眾多前沿領域都有著極其廣泛的應用。我特彆期待這本書能夠係統地介紹凸優化的基本概念、理論框架以及重要的算法。例如，我希望書中能夠詳細講解凸集、凸函數、凸優化問題以及它們的基本性質，同時深入探討拉格朗日對偶性、KKT條件等核心理論。此外，對於求解凸優化問題，我非常希望能看到書中對經典的求解算法，如梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法，以及更先進的內點法等有詳盡的闡述，並分析它們的收斂性和計算復雜度。我尤其看重書籍在理論推導上的嚴謹性，希望鮑德教授能夠帶領我一步步理解每一個公式的由來和意義，而不是僅僅給齣結論。同時，我也希望書中能夠包含一些經典的案例分析，通過實際問題來展示凸優化的強大應用能力，從而加深我對理論知識的理解和掌握。這本書的齣版對於信息技術學科和電氣工程領域的研究者和從業者來說，無疑是一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的外觀設計簡潔而有力，傳遞齣一種專注與嚴謹的學術氛圍，這讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。我是一名在工程控製領域工作的研究者，我們常常需要在復雜動態係統中尋找最優的控製策略，以實現性能的最大化和資源的最小化消耗。在這樣的背景下，凸優化理論的應用顯得尤為重要。我一直在尋找一本能夠係統深入地講解凸優化理論，並將其與控製工程實踐相結閤的權威著作。鮑德教授的名字，以及清華大學齣版社的聲譽，讓我堅信這本書能夠滿足我的需求。我希望這本書能夠詳細闡述如何將控製工程中的問題，如狀態估計、軌跡跟蹤、模型預測控製等，轉化為凸優化模型。在算法方麵，我期待書中能夠深入講解適用於實時控製的凸優化算法，例如快速迭代的梯度下降法或針對特定結構的凸優化求解器。我也希望書中能夠討論凸優化在魯棒控製和自適應控製等領域的應用，這些都是我非常感興趣的研究方嚮。此外，如果書中能夠包含一些控製係統仿真的例子，並展示如何利用凸優化來設計和優化控製器，那將對我的研究工作産生巨大的推動作用。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本《Convex Optimization》時，我首先被它厚重的分量所吸引，這通常意味著內容極其充實，而非淺嘗輒止的概述。我是一名在電氣工程領域摸索多年的工程師，經常會在設計復雜係統，比如電力係統優化調度、通信係統資源分配，甚至是控製係統設計時，遇到需要對目標函數進行最小化或最大化，並且約束條件也需要被滿足的優化問題。而這些問題，很多時候都可以被建模成凸優化問題。我一直在尋找一本能夠係統地、深入地介紹凸優化理論及其在工程實踐中應用的權威著作，而這本書的作者鮑德教授和其齣版機構清華大學齣版社，讓我對此充滿瞭信心。我希望這本書不僅僅是停留在理論層麵，更重要的是能夠提供足夠多的算法講解和實現細節。例如，梯度下降法雖然概念簡單，但在實際應用中，步長選擇、收斂判據等都是非常關鍵的細節。牛頓法及其變種，比如擬牛頓法，其收斂速度更快，但計算量也更大，書中是否會對比分析這些方法的優劣，並提供一些實踐中的指導？內點法作為目前最強大的凸優化求解器之一，其理論基礎和算法推導往往比較復雜，我非常期待書中能夠用清晰易懂的方式將其原理講解透徹，並輔以一定的代碼示例或僞代碼，以便我能夠將其應用到我的實際項目中。我也關注書籍是否會涉及一些高級的主題，比如分布式凸優化、隨機凸優化等，這些都是當前研究的熱點，如果書中能夠有所涵蓋，那將是對我幫助巨大的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在信息技術領域工作的開發者，我經常需要麵對數據分析、模式識彆、機器學習等問題，而這些領域往往離不開數學工具的支持。凸優化，在我看來，是其中最為核心和強大的工具之一。這本書《Convex Optimization》由鮑德教授撰寫，清華大學齣版社發行，這樣的組閤讓我對它的專業度和權威性充滿信心。我希望這本書能夠不僅僅停留在理論的層麵，更能夠展示如何將這些抽象的數學概念轉化為實際可操作的算法，並應用於解決真實世界的問題。例如，在機器學習中，許多模型的訓練過程都可以被看作是一個凸優化問題，如支持嚮量機（SVM）的訓練。我希望書中能夠提供清晰的算法僞代碼，甚至是一些編程實現上的提示，這樣我纔能更容易地將書中的知識應用到我的工作中。除瞭基本的梯度下降、牛頓法，我更希望能看到書中對一些更高級的優化技術進行介紹，比如分布式優化算法，這在處理海量數據時尤為重要。同時，我也關注書中對於一些特殊類型凸優化問題的討論，例如二次規劃、半定規劃等，它們在很多工程領域都有著具體的應用。這本書的齣現，讓我看到瞭一個係統學習和深入理解凸優化理論並將其應用於信息技術領域的絕佳機會。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給人一種非常專業和權威的感覺，沒有多餘的裝飾，一切都聚焦於內容本身。我從事的是算法研究領域，其中許多課題都與優化理論緊密相關，而凸優化更是其中的重中之重。我常常需要閱讀大量的學術文獻，接觸到各種各樣的優化算法和模型，但始終覺得缺乏一本能夠係統地、全麵地梳理和講解凸優化理論精髓的著作。鮑德教授的名字，加上清華大學齣版社，讓我對這本書的學術價值充滿瞭信心。我希望這本書能夠提供一個清晰、邏輯嚴謹的理論框架，從最基礎的定義開始，層層遞進，講解凸優化的核心概念，如凸集、凸函數、凸優化問題的標準形式。我非常期待書中能夠深入探討對偶理論，因為它不僅是理解凸優化問題的關鍵，也是設計更高效算法的理論基礎。同時，我也希望書中能夠詳盡地介紹各種經典的凸優化算法，比如梯度下降法、牛頓法、內點法等，並對它們的收斂性、計算復雜度進行深入的分析。此外，我還會關注書中是否會涉及一些高級的主題，例如凸優化在機器學習、信號處理、控製等領域的具體應用案例，這對於我將理論知識轉化為實際研究具有重要的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的扉頁設計透露齣一種沉靜的學術力量，這讓我對接下來的探索充滿瞭敬意。我一直在緻力於將人工智能領域的最新理論和技術應用於解決實際問題，而凸優化，在我看來，是支撐許多人工智能算法的基石，尤其是在監督學習、無監督學習以及強化學習中。我一直渴望找到一本能夠係統且深入地闡述凸優化理論，並展現其在人工智能領域廣泛應用的權威著作。鮑德教授的名字，以及清華大學齣版社的權威性，讓我對這本書寄予厚望。我期望這本書能夠清晰地解釋凸優化的基本概念，包括凸集、凸函數及其性質，以及如何識彆和構建凸優化問題。在算法方麵，我希望書中能夠詳細介紹各種求解凸優化問題的算法，如梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法，以及更高效的內點法等，並對其收斂性和計算效率進行深入的分析。我尤為關注書中是否會深入探討凸優化在機器學習中的具體應用，例如如何利用凸優化來訓練各種模型，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機等，並希望書中能夠提供一些關於如何處理大規模數據和高維特徵的優化技術。如果書中還能涉及到強化學習中的值函數近似問題，或者深度學習中的損失函數優化問題，那將極大地拓寬我的研究視野。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次看到這本書的書名時，我就知道我找到瞭我一直以來都在尋找的東西。我是一名在高等教育領域工作的教師，我的教學和研究方嚮都離不開數學規劃，特彆是凸優化。在我多年的教學經驗中，我發現很多學生在學習凸優化時，往往會因為理論的抽象和算法的復雜而感到睏惑。因此，我一直在尋找一本能夠將理論講解得既嚴謹又易於理解，同時又能提供足夠多的算法細節和應用示例的書籍。鮑德教授的《Convex Optimization》，以及清華大學齣版社的背書，讓我相信這本教材能夠滿足我的需求。我希望這本書能夠係統地介紹凸優化的基本概念、理論框架，包括凸集、凸函數、凸優化問題及其性質。在算法方麵，我期待書中能夠詳細講解各種經典和現代的求解算法，如梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法、內點法等，並對它們的收斂性、計算復雜度以及適用範圍進行深入的分析和比較。我尤其看重書中是否能夠提供豐富的練習題和項目，幫助學生鞏固所學知識，並培養他們獨立解決問題的能力。如果書中還能包含一些前沿的研究方嚮的介紹，比如分布式凸優化、隨機凸優化等，那將更是一本不可多得的參考書。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱這本書，便被其內容的深度和廣度所震撼。作為一名在金融工程領域工作的專業人士，我深刻理解優化在資産配置、風險管理、衍生品定價等方麵的關鍵作用。在這些應用中，我們常常麵臨著需要最大化收益同時最小化風險的復雜問題，而很多時候，這些問題都可以被建模為凸優化問題。我一直渴望能夠找到一本權威的、能夠係統闡述凸優化理論及其在金融領域應用的著作。鮑德教授的名字，以及清華大學齣版社的品質保證，讓我對這本書充滿瞭期待。我希望書中能夠詳細介紹如何將金融問題建模為凸優化問題，例如如何構建最優投資組閤，如何進行風險對衝等。在算法方麵，我期待書中能夠深入講解如何利用凸優化算法來求解這些金融模型，例如，如何利用梯度下降法或內點法來找到最優的資産配置比例。我特彆希望書中能夠提供一些關於算法選擇、參數調整以及數值精度要求的實際指導，這些對於在金融領域進行精確計算至關重要。同時，如果書中能夠包含一些案例分析，用真實的市場數據來驗證算法的有效性，那將是對我非常有價值的參考。

評分☆☆☆☆☆

從書的裝幀風格來看，它透露齣一種嚴謹、務實的學術氣質，這正是吸引我深入探索的特質。我一直對數學規劃領域有著強烈的求知欲，尤其是在處理那些需要精確計算和最優決策的復雜係統時，例如復雜的供應鏈管理、金融投資組閤的優化，甚至是交通網絡的流量控製。我深知凸優化在這些領域扮演著至關重要的角色，它能夠保證找到全局最優解，避免陷入局部最優的陷阱。鮑德教授的名字，加上清華大學齣版社的齣品，讓我對這本書的理論深度和學術嚴謹性充滿瞭期待。我希望這本書能夠為我打開一扇理解凸優化世界的大門，從最基本的概念齣發，如凸集、凸函數，逐步深入到凸優化問題的分類、判定以及求解。特彆地，我關注書中對於對偶理論的講解，它不僅是理論上的重要推論，更是理解和設計復雜優化問題的關鍵。我希望書中能夠清晰地闡述弱對偶和強對偶性，以及KKT條件在最優性分析中的作用。此外，我也非常期待書中能夠提供一些實際問題的建模案例，將抽象的數學理論與具體的工程應用緊密結閤起來，讓我看到凸優化在解決現實問題時的強大力量。