數值最優化方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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高立 著

圖書標籤:

• 數值優化
• 最優化方法
• 優化算法
• 數學模型
• 計算方法
• 運籌學
• 數值分析
• 工程優化
• 機器學習
• 人工智能

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301246450

版次：1

商品編碼：11539912

包裝：平裝

叢書名： 北京大學數學教學係列叢書

開本：32開

齣版時間：2014-09-01

用紙：膠版紙

頁數：300

編輯推薦

　　《數值最優化方法》係統地介紹瞭數值求解光滑非綫性無約束和有約束最優化問題的基本方法和基本性質。本書在選材上，注重最優化方法的基礎性與實用性；在內容的處理上，注重由淺入深、循序漸進；在敘述上，力求清晰、準確、簡明易懂。

內容簡介

《數值最優化方法》的內容包括求解光滑非綫性無約束和有約束最優化問題的基本方法和基本性質以及方法的數值試驗結果.
　　《數值最優化方法》在選材上， 注重最優化方法的基礎性與實用性; 在內容的處理上， 注重由淺入深、循序漸進; 在敘述上力求清晰、準確、簡明易懂. 為瞭幫助讀者理解和鞏固所學的內容， 在第二章至第九章各章之後配置瞭豐富的習題和上機習題， 並在書末附有大部分習題的答案和提示。
　　《數值最優化方法》可作為高等院校計算科學專業以及相關專業本科生的教材或教學參考書， 也可供從事科學與工程計算的科技人員參考。

作者簡介

　　高立，北京大學教授。

目錄

第一章 引論{1}

第二章 無約束最優化方法的基本結構{8}

2.1 最優性條件{8}

2.2 方法的特性{12}

2.3 綫搜索準則{18}

2.4 綫搜索求步長{25}

2.5 信賴域方法{32}

2.6 常用最優化方法軟件介紹{35}

後記{35}

習題{36}

第三章 負梯度方法與Newton 型方法{38}

3.1 最速下降方法{38}

3.2 Newton 方法{46}

3.3 擬Newton 方法{57}

3.4 擬Newton 方法的基本性質{65}

3.5 DFP 公式的意義{70}

3.6 數值試驗{76}

3.7 BB 方法{85}

後記{88}

習題{89}

上機習題{92}

第四章 共軛梯度方法{95}

4.1 共軛方嚮及其性質{95}

4.2 對正定二次函數的共軛梯度方法{99}

4.3 非綫性共軛梯度方法{105}

4.4 數值試驗{110}

4.5 Broyden 族方法搜索方嚮的共軛性{112}

後記{113}

習題{114}

上機習題{117}

第五章 非綫性最小二乘問題{119}

5.1 最小二乘問題{119}

5.2 Gauss-Newton 方法{121}

5.3 LMF 方法{129}

5.4 Dogleg 方法{135}

5.5 大剩餘量問題{137}

5.6 數值試驗{138}

後記{143}

習題{144}

上機習題{148}

第六章 約束最優化問題的最優性理論{153}

6.1 一般約束最優化問題{153}

6.2 約束規範條件{161}

6.3 約束最優化問題的一階最優性條件{167}

6.4 約束最優化問題的二階最優性條件{172}

後記{181}

習題{181}

第七章 罰函數方法{185}

7.1 外點罰函數方法{185}

7.2 障礙函數方法{194}

7.3 等式約束最優化問題的增廣Lagrange函數方法{198}

7.4 一般約束最優化問題的增廣Lagrange函數方法{204}

7.5 數值試驗{208}

後記{209}

習題{210}

上機習題{213}

第八章 二次規劃{215}

8.1 二次規劃問題{215}

8.2 等式約束二次規劃問題{217}

8.3 起作用集方法{226}

後記{236}

習題{236}

上機習題{238}

第九章 序列二次規劃方法{240}

9.1 序列二次規劃方法的提齣{240}

9.2 約束相容問題{244}

9.3 Lagrange 函數Hesse矩陣的近似{245}

9.4 價值函數{247}

9.5 SQP 算法{249}

後記{250}

習題{251}

上機習題{251}

附錄{252}

附錄I 凸集與凸函數{252}

附錄II 正交變換與QR分解{257}

符號說明{263}

習題解答提示{265}

參考文獻{274}

名詞索引{281}

前言/序言

《數值最優化方法》 本書深入探討瞭數值最優化這一關鍵的數學分支，為讀者提供瞭理解和應用各種優化算法的堅實基礎。本書旨在教授讀者如何係統地、高效地求解由復雜模型産生的優化問題，這些問題廣泛存在於科學、工程、經濟學和機器學習等領域。 核心內容涵蓋： 基本概念與理論： 書中首先建立瞭一個清晰的框架，介紹瞭函數、目標函數、約束條件、可行域、局部最優解、全局最優解等核心概念。讀者將學習如何對優化問題的結構進行分析，理解最優性的必要條件和充分條件，為後續算法的學習打下理論基礎。 無約束優化方法： 這是本書的重要組成部分。讀者將係統地學習各類無約束優化算法，包括： 梯度下降法及其變種： 詳細講解基本梯度下降法的原理、收斂性分析，以及帶動量的梯度下降、Adam、RMSprop等更先進的自適應學習率方法。 牛頓法及其近似： 介紹牛頓法的快速收斂性，以及如何處理計算 Hessian 矩陣的睏難，引齣擬牛頓法（如BFGS、DFP）及其優缺點。 共軛梯度法： 重點分析共軛梯度法在綫性方程組求解和二次規劃中的應用，以及其在高維問題中的優勢。 其他方法： 可能還會涉及一些全局優化方法，如模擬退火、遺傳算法等，用於探索復雜的非凸搜索空間。 約束優化方法： 約束優化是實際應用中最常見的類型。本書將深入講解處理約束的方法： 綫性規劃： 詳細介紹單純形法及其各種改進，以及內點法等求解綫性規劃問題的經典算法。 二次規劃： 探討如何求解目標函數為二次、約束為綫性的優化問題，包括投影梯度法、活躍集法等。 非綫性約束優化： 這是本書的重難點之一。讀者將學習： 拉格朗日乘子法與 KKT 條件： 理解最優解滿足的局部最優條件。 序列二次規劃 (SQP)： 介紹如何將非綫性約束問題轉化為一係列二次規劃子問題進行求解。 增廣拉格朗日法 (Augmented Lagrangian Methods)： 講解如何結閤拉格朗日函數和罰函數來處理約束。 內點法 (Interior-Point Methods)： 介紹其在非綫性約束優化中的強大能力。 罰函數法 (Penalty Methods)： 探討如何通過罰函數將約束問題轉化為無約束問題。 算法的理論分析與實現： 本書不僅介紹算法的原理，更側重於算法的理論分析，包括收斂速度、穩定性和計算復雜度。同時，會提供算法的僞代碼，指導讀者如何將其轉化為實際的計算機程序。 實際應用案例： 為瞭加深理解，書中會結閤具體的實際問題，展示如何運用所學的數值優化方法來解決現實世界中的挑戰，例如： 機器學習模型訓練： 如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、神經網絡的參數估計。 工程設計優化： 如結構優化、控製係統設計。 運籌學問題： 如資源分配、路徑規劃。 統計推斷： 如最大似然估計。 數值穩定性與魯棒性： 強調在實際計算中可能遇到的數值誤差和病態問題，並介紹如何設計魯棒的算法以應對這些挑戰。 本書的特色： 循序漸進的結構： 從基礎概念齣發，逐步深入到復雜的算法和理論，適閤不同背景的讀者。 理論與實踐結閤： 既有嚴謹的數學推導，也有算法的僞代碼和實際應用指導。 全麵的算法覆蓋： 涵蓋瞭當前主流的數值最優化算法。 強調理解而非記憶： 緻力於讓讀者真正理解算法背後的思想和原理。 適閤讀者： 數學、計算機科學、工程學、經濟學、統計學等相關專業的本科生和研究生。 需要利用數值優化方法解決實際問題的研究人員和工程師。 對數學建模和算法設計感興趣的自學者。 通過閱讀本書，讀者將能夠掌握分析和解決各類數值優化問題的強大工具，為在各自的研究和應用領域取得突破奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是一本關於如何解決數學難題的百科全書！翻開第一頁，我就被深深吸引住瞭。作者用一種非常平易近人的方式，將那些原本聽起來就讓人頭疼的“數值最優化”概念，一點一點地剝開，展示齣它們背後精妙的數學邏輯。我尤其喜歡書中對各種算法的詳盡解釋，不僅僅是給齣公式，更重要的是，它會告訴你為什麼這個算法會那樣工作，它有哪些優勢和局限性。比如，在講到梯度下降法時，作者並沒有止步於“沿著負梯度方嚮移動”這一簡單描述，而是深入探討瞭步長選擇、收斂條件，甚至還列舉瞭它在圖像識彆、機器學習等領域的實際應用案例。我之前對一些優化問題總是有“知其然不知其所以然”的感覺，讀完這部分的講解，我纔真正理解瞭背後的原理，這讓我受益匪淺。而且，書中穿插的許多小故事和曆史背景，也讓閱讀過程不再枯燥，我能感受到作者在編排上的用心。很多時候，我們在學習新知識時，總會遇到一些“攔路虎”，而這本書就像一個經驗豐富的嚮導，不僅指明瞭方嚮，還會告訴你路上可能會遇到的陷阱，並給齣應對的策略。我是一個對理論性知識有一定追求的人，而這本書恰恰滿足瞭我的這種需求，它讓我能夠深入地理解每一個概念，而不僅僅是停留在錶麵。即使是對數學不太自信的讀者，也不用擔心，作者的語言風格非常友好，很多復雜的數學推導都配有清晰的圖示和直觀的解釋，讓我能夠循序漸進地掌握。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的啓發遠不止於理論知識的掌握，更在於它為我打開瞭解決問題的全新視角。我是一名軟件工程師，在工作中經常會遇到需要對係統參數進行調優以達到最佳性能的需求。以往，我常常隻能依靠經驗和反復試驗來尋找最優解，過程既耗時又低效。而這本書，則為我提供瞭一套係統性的理論工具和實踐方法。作者在介紹各種優化算法時，總是會強調它們的應用場景和適用條件，這讓我能夠根據具體的工程問題，有針對性地選擇最閤適的求解策略。我特彆喜歡書中對“懲罰函數法”和“序列二次規劃法”的講解，作者通過生動的案例，清晰地說明瞭如何將復雜的約束條件轉化為優化問題的一部分，從而實現高效求解。書中的插圖和圖錶繪製得非常清晰，許多復雜的數學關係都得到瞭直觀的展示，這大大降低瞭理解的難度。而且，作者在講解過程中，總是會提醒讀者注意一些常見的陷阱和誤區，這讓我在學習過程中少走瞭不少彎路。讀完這本書，我感覺自己就像獲得瞭一把能夠解鎖復雜優化難題的“金鑰匙”，能夠更自信地去麵對工作中的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計堪稱完美，從最基礎的概念到最前沿的算法，層層遞進，引人入勝。我是一名在工業界工作的工程師，在工作中經常需要解決各種參數優化問題，以提高産品性能和生産效率。這本書的內容，讓我感覺自己就像獲得瞭一套強大的“數學工具箱”，能夠應對各種復雜的挑戰。作者在介紹各種優化方法時，總是會非常細緻地分析它們的優缺點，以及適用範圍。我印象特彆深刻的是，書中對“全局優化”策略的探討，作者不僅介紹瞭模擬退火、遺傳算法等經典方法，還對它們在處理大規模、高維度問題時的性能進行瞭比較分析。書中的圖錶繪製得非常精美，許多復雜的迭代過程都得到瞭直觀的展示，這大大降低瞭理解的難度。而且，作者在講解算法的實現細節時，也考慮到瞭數值計算的精度問題，這對於工程師來說，是非常重要的信息。讀完這本書，我感覺自己對數值最優化方法有瞭更深刻的理解，也更有信心去解決實際工作中的復雜問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，就像是在進行一場精密的數學探險。作者的邏輯清晰，思維嚴謹，他能夠引導讀者一步步深入到數值最優化方法的精髓之中。我是一名正在學習高級統計學的學生，在理解一些復雜模型時，經常會涉及到最優化的問題，而這本書恰好解決瞭我的燃眉之急。作者在講解“無約束優化”和“約束優化”時，都做得非常齣色。他不僅詳細闡述瞭各種經典算法，比如梯度下降、牛頓法、共軛梯度法等，還深入探討瞭它們的收斂性分析和誤差控製。書中的例子都非常典型，能夠幫助我更好地理解抽象的數學概念。我尤其喜歡作者在討論“內點法”時，所進行的詳細介紹，他能夠從原理上解釋內點法是如何在多項式時間內求解綫性規劃和二次規劃問題的。而且，作者在講解過程中，總是會穿插一些關於算法選擇和優化的建議，這讓我在實際應用中受益匪淺。這本書讓我感覺，學習數學不再是一件被動接受知識的過程，而是一次主動探索和解決問題的過程。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的喜愛，很大程度上源於作者在講解數學概念時的嚴謹與創新。他不僅僅是照搬現有的理論，而是能夠巧妙地運用各種數學工具，將抽象的概念變得生動形象。我是一名博士生，正在進行一項關於機器學習模型優化的研究，而這本書的內容對我來說簡直就是一場及時的甘霖。作者在講解凸優化理論時，不僅闡述瞭其核心思想，還深入探討瞭其在機器學習中的廣泛應用，比如支持嚮量機、邏輯迴歸等模型的最優求解。書中的數學推導過程，每一個邏輯環節都銜接得天衣無縫，讓我能夠完全信服。我尤其欣賞作者在討論迭代算法收斂速度時，所進行的精闢分析，他能夠從理論層麵解釋為什麼某些算法比其他算法更快，以及如何通過調整算法參數來優化收斂性能。書中還包含瞭一些對前沿優化方法的介紹，比如分布式優化和大規模優化，這對我當前的研究非常有啓發。作者的語言風格也非常吸引人，他能夠用清晰、準確的語言來錶達復雜的數學思想，即使是對於初學者來說，也不會感到晦澀難懂。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對算法研究充滿興趣的學生，我一直希望能找到一本能夠係統性地講解數值最優化方法的書籍，而這本書無疑達到瞭我的期望。作者的敘述方式非常專業且富有洞察力，他能夠從數學理論的根源齣發，剖析各種算法的內在機製。我印象最深刻的是關於全局優化算法的部分，例如模擬退火、遺傳算法等。作者不僅詳細介紹瞭這些啓發式算法的原理，還深入探討瞭它們在處理高維度、多模態優化問題時的優勢和潛在的局限性。書中的數學推導嚴謹而準確，每一個步驟都清晰可見，讓我能夠完全理解算法的邏輯。同時，作者並沒有忽視理論與實踐的結閤，書中穿插瞭大量的計算例子和僞代碼，這對於我這樣的初學者來說，是非常寶貴的學習資源。我甚至嘗試著將書中介紹的某個算法應用到我正在進行的一個小項目中，結果非常令人滿意。此外，作者在討論算法的收斂性時，也考慮到瞭實際應用中的各種復雜情況，比如噪聲數據、數值誤差等，這使得書中內容更具實用價值。書的編排也很閤理，從基礎概念到高級算法，逐步深入，讓人感覺學習過程是一個不斷攀升的過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的感受，就是它將“理論”和“實踐”這兩條似乎截然不同的河流，匯聚成瞭一條奔騰嚮前的洪流。我之前一直覺得，理論性的數學知識離實際應用太遙遠，而這本書徹底打破瞭我的這種認知。作者在講解每一個優化算法時，都會緊密結閤實際的工程問題，比如如何優化供應鏈的物流路徑，如何設計最有效率的廣告投放策略，等等。這些案例都非常貼近生活，讓我能夠真切地感受到數值最優化方法的力量。我尤其喜歡書中對“全局優化”概念的闡述，作者用一種非常直觀的方式，解釋瞭為什麼找到全局最優解如此睏難，以及有哪些方法可以嘗試逼近全局最優。書中還穿插瞭一些關於算法設計思想的探討，比如貪心算法、動態規劃等，讓我能夠從更宏觀的角度來理解不同優化算法的邏輯。而且，作者的語言風格非常流暢，他能夠用通俗易懂的語言來解釋復雜的數學概念，這對於非數學專業的讀者來說，是非常友好的。這本書讓我感覺，學習數學不再是一件枯燥的事情，而是一次充滿探索和發現的旅程。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都令人驚嘆，它就像一個寶庫，每一次翻閱都能挖掘齣新的知識點。我是一名正在攻讀碩士學位的學生，在學習過程中，經常會遇到一些需要解決的最優化問題，而這本書為我提供瞭堅實的理論基礎和豐富的實踐指導。作者在講解各種優化算法時，不僅僅是停留在錶麵，而是深入到算法的數學原理和計算技巧。我特彆欣賞作者在講解“二次規劃”問題時，所進行的詳盡分析，他能夠從幾何意義和代數意義上，清晰地闡述二次規劃問題的結構以及求解方法。書中還包含瞭一些關於“半定規劃”和“混閤整數規劃”等更高級的優化方法的介紹，這對我拓寬研究視野非常有幫助。而且，作者在討論算法的數值穩定性時，也給齣瞭非常重要的建議，這對於實際編程實現非常有指導意義。書中的參考文獻列錶非常詳盡，這讓我能夠進一步深入瞭解某個特定主題。這本書的價值，不僅僅在於它提供瞭知識，更在於它激發瞭我對數值最優化領域的濃厚興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的衝擊是巨大的，它徹底改變瞭我對“優化”這個詞的理解。以前，我總是把它與簡單的“增效”或“改進”聯係起來，但這本書讓我看到瞭它更深層次、更具數學嚴謹性的內涵。作者以一種循序漸進的方式，從最基礎的最優化問題入手，逐步引入瞭各種復雜的數學模型和求解算法。我印象特彆深刻的是關於約束優化那一部分，作者不僅詳細介紹瞭拉格朗日乘子法、KKT條件等經典理論，還結閤實際的工程問題，生動地展示瞭這些理論的強大應用能力。比如，在講解如何設計最優的化工生産流程時，作者是如何利用約束優化來平衡成本、産量和安全等多個因素的，這讓我茅塞頓開。書中的圖錶繪製得非常精美，許多復雜的函數麯麵和迭代過程都得到瞭直觀的展示，這對於理解抽象的數學概念起到瞭至關重要的作用。我尤其欣賞作者在處理一些疑難雜癥算法時，所展現齣的耐心和細緻。對於那些容易引起混淆的概念，比如局部最優與全局最優的區彆，作者花瞭大量的篇幅來闡述，並通過大量的例子進行對比說明，讓我徹底擺脫瞭以往的睏惑。讀完這本書，我感覺自己仿佛掌握瞭一套解決復雜工程問題的“瑞士軍刀”，信心倍增。它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，在我探索未知領域時，給予我最堅實的指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的是我近年來讀到的關於“優化”最紮實的一本著作瞭。作者的功力可見一斑，他能夠將數學的嚴謹性與工程應用的實用性完美地結閤起來。我之前在工作中經常遇到一些需要進行參數調整和性能改進的問題，但往往缺乏係統性的理論指導，隻能靠經驗摸索。這本書的齣現，簡直就是雪中送炭。我特彆喜歡書中對各種非綫性優化算法的深入分析，比如牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法等等。作者不僅僅是列齣它們的數學公式，更重要的是，他會深入探討這些算法的收斂速度、內存需求以及對初始值的敏感性。這讓我能夠根據不同的問題場景，選擇最閤適的算法。書中還包含瞭一些非常有意思的案例研究，比如如何用數值優化來求解物理中的某個難題，或者如何設計一個更高效的金融投資組閤。這些案例都非常貼閤實際，讓我能夠真切地感受到這些抽象的數學方法是如何解決現實世界中的問題的。而且，作者在講解過程中，始終保持著一種非常清晰的邏輯結構，章節之間的過渡自然流暢，讓人能夠輕鬆地跟隨作者的思路。對於一些比較難理解的證明過程，作者也會給齣非常詳細的解釋和提示，甚至還會提供一些補充閱讀材料，這讓我感覺學習過程非常順暢。

評分☆☆☆☆☆

書還沒看，不過挺經典的，適閤學生和專業人士

評分☆☆☆☆☆

這是我們老師上課用的書，書就是她多年講課寫的講義改編成的。她的《運籌學》課上關於綫性規劃的內容用的是清華的那本白色的《運籌學》，非綫性部分用的是這本書。這本書自然是很好的，內容全麵，講解詳細，適閤專業課使用，作為自學使用應該也是沒問題的。

評分☆☆☆☆☆

《解析幾何》突齣幾何思想的教育，強調形與數的結閤；方法上強調解析法和綜閤法並重；內容編排上采用"實例－理論－應用"的方式，具體易懂；內容選取上兼顧各類高校的教學情況，具有廣泛的適用性。《解析幾何》錶達通順，說理嚴謹，闡述深入淺齣。因此，《解析幾何》是一本頗具特色、為廣大高校歡迎的解析幾何課程教材。《解析幾何》可作為綜閤性大學和師範類大學數學係、物理係等相關學科的教材，對於那些對幾何學有興趣的大學生和其他讀者也是一本適宜的課外讀物或參考書《解析幾何》突齣幾何思想的教育，強調形與數的結閤；方法上強調解析法和綜閤法並重；內容編排上采用"實例－理論－應用"的方式，具體易懂；內容選取上兼顧各類高校的教學情況，具有廣泛的適用性。《解析幾何》錶達通順，說理嚴謹，闡述深入淺齣。因此，《解析幾何》是一本頗具特色、為廣大高校歡迎的解析幾何課程教材。《解析幾何》可作為綜閤性大學和師範類大學數學係、物理係等相關學科的教材，對於那些對幾何學有興趣的大學生和其他讀者也是一本適宜的課外讀物或參考書。。《解析幾何》突齣幾何思想的教育，強調形與數的結閤；方法上強調解析法和綜閤法並重；內容編排上采用"實例－理論－應用"的方式，具體易懂；內容選取上兼顧各類高校的教學情況，具有廣泛的適用性。《解析幾何》錶達通順，說理嚴謹，闡述深入淺齣。因此，《解析幾何》是一本頗具特色、為廣大高校歡迎的解析幾何課程教材。《解析幾何》可作為綜閤性大學和師範類大學數學係、物理係等相關學科的教材，對於那些對幾何學有興趣的大學生和其他讀者也是一本適宜的課外讀物或參考書。《解析幾何》突齣幾何思想的教育，強調形與數的結閤；方法上強調解析法和綜閤法並重；內容編排上采用"實例－理論－應用"的方式，具體易懂；內容選取上兼顧各類高校的教學情況，具有廣泛的適用性。《解析幾何》錶達通順，說理嚴謹，闡述深入淺齣。因此，《解析幾何》是一本頗具特色、為廣大高校歡迎的解析幾何課程教材。《解析幾何》可作為綜閤性大學和師範類大學數學係、物理係等相關學科的教材，對於那些對幾何學有興趣的大學生和其他讀者也是一本適宜的課外讀物或參考書。《解析幾何》突齣幾何思想的教育，強調形與數的結閤；方法上強調解析法和綜閤法並重；內容編排上采用"實例－理論－應用"的方式，具體易懂；內容選取上兼顧各類高校的教學情況，具有廣泛的適用性。《解析幾何》錶達通順，說理嚴謹，闡述深入淺齣。因此，《解析幾何》是一本頗具特色、為廣大高校歡迎的解析幾何課程教材。《解析幾何》可作為綜閤性大學和師範類大學數學係、物理《解析幾何》突齣幾何思想的教育，強調形與數的結閤；方法上強調解析法和綜閤法並重；內容編排上采用"實例－理論－應用"的方式，具體易懂；內容選取上兼顧各類高校的教學情況，具有廣泛的適用性。《解析幾何》錶達通順，說理嚴謹，闡述深入淺齣。因此，《解析幾何》是一本頗具特色、為廣大高校歡迎的解析幾何課程教材。《解析幾何》可作為綜閤性大學和師範類大學數學係、物理係等相關學科的教材，對於那些對幾何學有興趣的大學生和其他讀者也是一本適宜的課外讀物或參考書。《解析幾何》突齣幾何思想的教育，強調形與數的結閤；方法上強調解析法和綜閤法並重；內容編排上采用"實例－理論－應用"的方式，具體易懂；內容選取上兼顧各類高校的教學情況，具有廣泛的適用性。《解析幾何》錶達通順，說理嚴謹，闡述深入淺齣。因此，《解析幾何》是一本頗具特色、為廣大高校歡迎的解析幾何課程教材。《解析幾何》可作為綜閤性大學和師範類大學數學係、物理係等相關學科的教材，對於那些對幾何學有興趣的大學生和其他讀者也是一本適宜的課外讀物或參考書。《解析幾何》突齣幾何思想的教育，強調形與數的結閤；方法上強調解析法和綜閤法並重；內容編排上采用"實例－理論－應用"的方式，具體易懂；內容選取上兼顧各類高校的教學情況，具有廣泛的適用性。《解析幾何》錶達通順，說理嚴謹，闡述深入淺齣。因此，《解析幾何》是一本頗具特色、為廣大高校歡迎的解析幾何課程教材。《解析幾何》可作為綜閤性大學和師範類大學數學係、物理係等相關學科的教材，對於那些對幾何學有興趣的大學生和其他讀者也是一本適宜的課外讀物或參考書。係等相關學科的教材，對於那些對幾何學有興趣的大學生和其他讀者也是一本適宜的課外讀物或參考書

評分☆☆☆☆☆

感覺很不錯啊！！！！！

評分☆☆☆☆☆

這本書可作為高等院校計算科學專業以及相關專業本科生的教材或教學參考書， 也可供從事科學與工程計算的科技人員參考。

評分☆☆☆☆☆

數學邏輯算法用書，學計算機語言和編程的必讀課本。

評分☆☆☆☆☆

還好

評分☆☆☆☆☆

書不錯，全新的，高老師上非綫性規劃部分指定的書

評分☆☆☆☆☆

送人瞭