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黄正海，苗新河 著

图书标签:

• 最优化方法
• 数值优化
• 优化算法
• 计算数学
• 运筹学
• 数学规划
• 凸优化
• 非线性规划
• 梯度下降
• 约束优化

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030433053

版次：1

商品编码：11615944

包装：平装

开本：32开

出版时间：2015-02-01

用纸：胶版纸

页数：236

正文语种：中文

内容简介

　　最优化是运筹学的一个重要分支，在很多领域具有广泛的应用. 《最优化计算方法》系统地介绍了线性规划、无约束优化及约束优化的基础理论和求解方法，主要内容包括：线性规划的对偶理论与最优性条件、无约束优化的最优性条件、约束优化的最优性条件与鞍点定理；求解线性规划的单纯形算法、内点算法、非内部连续化算法；求解无约束优化的最速下降法、牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法、非单调线搜索法、信赖域法；求解约束优化的序列无约束优化法、可行方向法、序列二次规划法等，也简单介绍了多目标规划的基本理论与求解方法。

目录

前言
第1章 引论
1.1 最优化问题概述
1.2 预备知识
1.2.1 向量范数与矩阵范数
1.2.2 函数的可微性
1.3 凸集、凸函数、凸规划.
1.3.1 凸集
1.3.2 凸函数
1.3.3 凸规划
1.4 线搜索迭代算法概述及收敛性准则
1.4.1 线搜索迭代算法的一般框架
1.4.2 迭代方向
1.4.3 迭代步长
1.4.4 算法收敛性
习题

第2章 线性规划
2.1 线性规划问题及其基本概念
2.2 线性规划的基本理论
2.2.1 解的几何特性
2.2.2 对偶理论与最优性条件
2.3 线性规划的单纯形算法
2.3.1 算法介绍
2.3.2 单纯形表
2.3.3 初始基可行解的求法
2.4 线性规划的对偶单纯形算法
2.5 线性规划的原对偶可行路径跟踪内点算法
2.5.1 算法描述
2.5.2 算法的多项式复杂性
2.6 线性规划的非内部连续化算法
2.6.1 算法描述
2.6.2 算法的收敛性 66 习题

第3章 无约束优化方法
3.1 算法理论基础
3.1.1 最优性条件
3.1.2 线搜索迭代下降算法及其收敛性
3.2 最速下降法
3.3 牛顿法
3.3.1 经典牛顿法
3.3.2 带线搜索的牛顿法
3.4 共轭梯度法
3.4.1 二次函数极小化的共轭方向法
3.4.2 二次函数极小化的共轭梯度法
3.4.3 一般函数极小化的共轭梯度法
3.5 拟牛顿法
3.5.1 拟牛顿条件
3.5.2 DFP 算法
3.5.3 BFGS 算法
3.6 非单调线搜索算法
3.7 信赖域方法
3.8 最小二乘法
3.8.1 线性最小二乘问题
3.8.2 非线性最小二乘问题
习题 3.

第4章 约束优化方法
4.1 约束优化问题的最优性条件
4.1.1 一阶最优性条件
4.1.2 二阶最优性条件
4.1.3 凸规划问题的最优性条件
4.2 对偶与鞍点问题
4.3 二次规划
4.3.1 基本概念与基本性质
4.3.2 等式约束的二次规划
4.3.3 一般约束二次规划的有效集方法
4.4 序列无约束方法
4.4.1 外罚函数法
4.4.2 内罚函数法
4.4.3 乘子法
4.5 可行方向法
4.5.1 Zoutendijk 可行方向法
4.5.2 Rosen 梯度投影法
4.5.3 既约梯度法
4.6 序列二次规划法
习题 4.

第5章 多目标规划简介
5.1 多目标规划的模型及其分类
5.1.1 多目标规划问题的例子
5.1.2 多目标规划问题的数学模型及其分类
5.2 多目标规划解的概念及其性质
5.2.1 解的概念
5.2.2 解的性质
5.3 多目标规划问题的解法
5.3.1 评价函数法
5.3.2 权系数的确定
5.3.3 分层求解法
习题 5.
参考文献.

精彩书摘

　　《最优化计算方法》：
　　第1章 引论
　　本章首先介绍最优化问题的数学模型?基本概念及其分类， 然后介绍凸集和凸函数的概念及相关性质， 最后介绍线搜索迭代算法的一般框架?线搜索准则及其算法收敛性判别.
　　1.1 最优化问题概述
　　在现实社会中， 人们经常遇到这样一类问题： 判别在一个问题的众多解决方案中什么样的方案最佳， 以及如何找出最佳方案. 例如， 在资源分配中， 如何分配有限资源， 使得分配方案既能满足各方面的需求， 又能获得好的经济效益； 在工程设计中， 如何选择设计参数， 使得设计方案既能满足设计要求， 又能降低成本等. 这类问题就是在一定的限制条件下使得所关心的指标达到最优. 最优化就是为解决这类问题提供理论基础和求解方法的一门数学学科.
　　最优化问题的基本数学模型为
　　min f（x）
　　s.t. ci（x） > 0； 8i 2 I ：= f1； 2； ￠ ￠ ￠ ； pg；
　　ci（x） = 0； 8i 2 E ：= fp + 1； p + 2； ￠ ￠ ￠ ；mg； （1.1.1）
　　其中， min 是 minimize 的缩写， s.t. 是 subject to 的缩写， x 2 Rn 称为决策向量，函数 f ： Rn ! R 称为目标函数， 函数 ci（￠） （i 2 I） 称为不等式约束函数， 函数ci（￠） （i 2 E） 称为等式约束函数， 不等式 ci（x） > 0 （i 2 I） 称为不等式约束， 方程ci（x） = 0 （i 2 E） 称为等式约束， I 称为不等式约束的指标集， E 称为等式约束的指标集. 记
　　F ：=8<：
　　x 2 Rnˉˉˉˉˉˉ
　　ci（x） > 0； 8i 2 I = f1； 2； ￠ ￠ ￠ ； pg ；
　　ci（x） = 0； 8i 2 E = fp + 1； p + 2； ￠ ￠ ￠ ；mg9=；： （1.1.2）
　　那么， 称集合 F 为最优化问题 （1.1.1） 的可行域， F 中的每个点 x 称为最优化问题（1.1.1） 的一个可行点. 若 F = ?， 则称问题 （1.1.1） 是不可行的； 否则称问题 （1.1.1）是可行的. 因此， 最优化问题 （1.1.1） 就是在可行域 F 中寻找一点 x 使得它对应的目标函数值 f（x） 不大于 F 中其他任何点所对应的目标函数值.
　　定义 1.1.1 假设可行域 F 由 （1.1.2） 式给出.
　　（i） 若 x¤ 2 F， 且对所有的 x 2 F 恒有 f（x¤） 6 f（x）， 则称 x¤ 为最优化问题（1.1.1） 的一个全局最优解.
　　（ii） 若 x¤ 2 F， 且对所有的 x 2 F n fx¤g 恒有 f（x¤） < f（x）， 则称 x¤ 为最优化问题 （1.1.1） 的严格全局最优解.
　　（iii） 若 x¤ 2 F， 且存在 x¤ 的某个邻域
　　N"（x¤） ：= fx 2 Rn j kx . x¤k < "g； "为正实数且k ￠ k表示某种范数；
　　使得对所有的 x 2 F N"（x¤） 恒有 f（x¤） 6 f（x）， 那么称 x¤ 为最优化问题 （1.1.1）的一个局部最优解.
　　（iv） 若 x¤ 2F， 且存在 x¤ 的某个邻域 N"（x¤）， 使得对所有的 x 2 F N"（x¤）n fx¤g 恒有 f（x¤） < f（x）， 那么称 x¤ 为最优化问题 （1.1.1） 的一个严格局部最优解.
　　显然， 全局最优解一定是局部最优解； 而局部最优解不一定是全局最优解. 求解最优化问题 （1.1.1） 就是在可行域 F 上寻找问题 （1.1.1） 的全局最优解. 但是， 在一般情况下， 不容易求得全局最优解， 往往只能求出局部最优解. 以下若不做特别声明， 全局最优解简称最优解.
　　定义 1.1.2 对于最优化问题 （1.1.1）， 称其最优解 x¤ 对应的目标函数值 f（x¤）为此优化问题的最优值.
　　对于最优化问题 （1.1.1）， 最优解不一定存在， 即使存在也不一定唯一； 但是， 若最优解存在， 则最优值必唯一. 以下用 S 表示最优化问题 （1.1.1） 的最优解集. 如果S = ?， 那么最优化问题 （1.1.1） 无最优解； 否则最优化问题 （1.1.1） 有最优解. 显然，若最优化问题 （1.1.1） 不可行； 或者该问题可行但它的目标函数值在可行域上无下界， 则最优化问题 （1.1.1） 都无最优解. 另外需要提到的一点是： 在实际中， 若需要极大化目标函数， 那么通过将目标函数前加负号可转化为极小化问题求解. 因此，不失一般性， 本书中只考虑极小化问题.
　　最优化问题 （1.1.1） 也常被写成
　　min8<：
　　f（x)ˉˉˉˉˉˉ
　　ci（x） > 0； 8i 2 I ：= f1； 2； ￠ ￠ ￠ ； pg；
　　ci（x） = 0； 8i 2 E ：= fp + 1； p + 2； ￠ ￠ ￠ ；mg
　　9=；
　　或者 minff（x） j x 2 Fg； 或者 minx2F f（x）； 或者 x¤ = arg minx2F f（x） 等， 其中arg min 为 the argument of the minimum 的缩写.
　　最优化问题形形色色， 对应的最优化模型多种多样， 不同的优化模型， 其求解方法有很大的差异. 因此， 为了有效地求解最优化问题， 人们首先应能区分优化问题的类型. 下面从不同的角度对优化问题进行分类.
　　（1） 根据有无约束条件分为无约束优化和约束优化 若 F = Rn， 则称问题 （1.1.1） 为无约束优化问题； 若 F μ Rn 且 F 6= Rn， 则称问题 （1.1.1） 为约束优化问题.
　　（2） 根据所涉及的函数是否线性分为线性规划和非线性规划 若目标函数和约束函数都是线性的， 则称问题 （1.1.1） 为线性规划问题； 若目标函数和约束函数中至少有一个是非线性的， 则称问题 （1.1.1） 为非线性规划问题. 若目标函数是二次函数且所有约束函数都是线性函数， 则称问题 （1.1.1） 为二次规划问题. 二次规划是一 类简单?特殊的非线性规划问题.
　　（3） 根据目标函数分为单目标规划和多目标规划 若目标函数 f 是一个实值函数， 则称问题 （1.1.1） 为单目标规划问题； 若目标函数 f 是一个向量值函数， 则称问题 （1.1.1） 为多目标规划问题.
　　（4） 根据涉及函数的可微性质分为光滑优化和非光滑优化 若目标函数和约束函数都是连续可微的， 则称问题 （1.1.1） 为光滑优化问题； 否则称为非光滑优化问题.
　　（5） 根据涉及函数的凸性分为凸规划和非凸规划 若可行域 F 是凸集且目标函数 f 是凸函数， 则称问题 （1.1.1） 为凸规划问题； 否则称为非凸规划问题. 1.3节将详细介绍凸规划.
　　（6） 根据可行点的个数情况分为连续优化和离散优化 若可行域 F 中含有无穷多个点且可行域中的点连续变化， 则称问题 （1.1.1） 为连续优化问题. 若可行域F 中含有有限个点或可数个点， 则称问题 （1.1.1） 为离散优化问题. 若所有决策变量取整数， 则称问题 （1.1.1） 为整数规划问题； 若部分决策变量取整数且其他决策变量连续变化， 则称问题 （1.1.1） 为混合整数规划问题. 在整数规划中， 如果决策变量只能取 0 和 1， 那么对应的优化问题称为 0-1 整数规划问题.需要指出两点：第一， 部分不同优化问题在某些情况下可以相互转化； 第二， 这里只是给出一些基本的分类， 最优化问题还有其他的一些分类.本书主要讨论光滑的单目标无约束优化和约束优化问题的理论与求解算法， 对多目标规划只做简单的介绍.
　　1.2 预 备 知 识
　　本节介绍在最优化理论与方法中经常使用的数学基础知识， 包括向量范数?矩阵范数?函数的梯度与 Hesse 阵?Taylor 展开式等.
　　1.2.1 向量范数与矩阵范数
　　本小节介绍向量范数与矩阵范数的定义以及几个重要不等式.
　　在本书中， 约定向量取列向量形式， 即 x 2 Rn 是指 x 具有如下形式：
　　其中， x1； x2； ￠ ￠ ￠ ； xn 分别是向量 x 的分量， 记号 ：=" 表示 定义". 此外， 对任意的 x； y 2 Rn， 常用的内积 hx； yi 定义为
　　定义 1.2.1 称映射 k ￠ kRn !R 为 Rn 上的范数， 当且仅当它具有下列性质：
　　（i） 对任意的 x 2 Rn， 有 kxk > 0， 且 kxk = 0 当且仅当 x = 0；
　　（ii） 对任意的 x 2 Rn 和任意的 . 2 R， 有 k.xk = j.jkxk；
　　（iii） 对任意的 x； y 2 Rn， 有 kx + yk 6 kxk + kyk.
　　对任意的 x 2 Rn， 常用的向量范数如下.
　　（1） l1-范数： kxk1 =
　　注 在本书中， 向量范数 k ￠ k2 广为使用， 为了简便， 简写为 k ￠ k.
　　由上述各种范数的定义，容易验证： 对任意的 x 2 Rn， 有向量范数等价性的定义如下.
　　命题 1.2.1 假设 k ￠ k. 和 k ￠ kˉ 是定义在 Rn 上的任意两种范数. 那么总存在两个正数 .1 和 .2， 使得对任意的 x 2 Rn， 有 .1kxk. 6 kxkˉ 6 .2kxk
　　因此，以上定义在 Rn 上的向量范数是等价的. 在最优化方法中， 常需要考察某个点列 fxkg 趋向于 x¤ 的速率， 利用命题 1.2.1， 只需要按某种范数 k ￠ k 考察kxk . x¤k 趋向于 0 的速率即可.
　　另外，假设 A 2 Rn￡n 是对称正定矩阵. 那么向量的椭球范数 k￠kA 定义如下： kxkA ：= pxTAx； 8x 2 Rn：
　　1.2 预 备 知 识
　　类似于向量范数， 可以定义矩阵范数.
　　定义 1.2.2 称映射 k ￠ k ： Rn￡n ! R 为 Rn￡n 上的范数， 当且仅当它具有下列性质：
　　（i） 对任意的 A 2 Rn￡n， 有 kAk > 0， 且 kAk = 0 当且仅当 A = 0；
　　（ii） 对任意的 A 2 Rn￡n 和任意的 . 2 R， 有 k.Ak = j.jkAk；
　　（iii） 对任意的 A；B 2 Rn￡n， 有 kA + Bk 6 kAk + kBk.
　　对任意的 A = （aij）n￡n 2 Rn￡n， 最常用的矩阵范数是 Frobenius 范数， 其定义为
　　其中， Tr（ATA） 表示矩阵 ATA 的迹， 即 ATA 的所有主对角线元素之和， 也等于ATA 的所有特征值之和. 另一个常用的矩阵范数是由向量所诱导的矩阵范数， 也称为算子范数， 其定义为
　　其中， k ￠ k 是某种向量范数. 特别地， 对任意的 A 2 Rn￡n， 有
　　（1） 由向量 l1- 范数诱导的矩阵范数 （列范数） 为 kAk1 = max . n Xi=1jaij jˉj 2 f1； 2； ￠ ￠ ￠ ； nga；
　　（2） 由向量 l1- 范数诱导的矩阵范数 （行范数） 为 kAk1 = max . n Xj=1jaij jˉˉi 2 f1； 2； ￠ ￠ ￠ ； nga；
　　（3） 由向量 l2- 范数诱导的矩阵范数 （谱范数） 为 kAk2 = p.max（ATA）， 其中.max（ATA） 表示矩阵 ATA 的最大特征值.
　　假设 k ￠ k 表示上述定义四种矩阵范数中的任意一种范数， 那么它满足相容性件， 即对任意的 A；B 2 Rn￡n， 有 kABk 6 kAkkBk； 并且它与相应的向量范数是 相容的， 即对任意的 A 2 Rn￡n 和 x 2 Rn 有 kAxk 6 kAkkxk.
　　下面介绍五个常用的不等式.
　　……

前言/序言

现代数据分析与机器学习基础 书籍定位： 本书旨在为初学者和希望深入理解现代数据科学核心概念的专业人士提供一套全面而实用的入门指南。它专注于构建坚实的数据分析、统计推断和机器学习理论基础，并通过大量实际案例展示这些方法在解决现实世界问题中的应用。本书不侧重于复杂的优化算法本身，而是聚焦于如何利用成熟的分析工具链来解读数据、构建预测模型并评估其性能。 核心内容结构： 本书分为四个主要部分：数据处理与可视化基础、统计建模与推断、核心机器学习算法、以及模型评估与应用实践。 第一部分：数据处理与可视化基础（Data Wrangling and Visualization） 本部分是所有数据科学项目的基石，强调“数据准备”的必要性和技巧。 1. 数据导入、清洗与预处理： 数据源多样性： 介绍如何高效地从关系型数据库（SQL）、平面文件（CSV, Excel）、NoSQL数据库以及网络API中获取数据。 数据质量控制： 详细讨论缺失值（NaN）的处理策略，包括删除、插值（均值、中位数、回归插补）的优缺点。识别并处理异常值（Outliers）的统计方法（如IQR、Z-score检测）。 数据重塑与转换： 掌握数据透视（Pivoting）、堆叠（Melting）、合并（Joining）和聚合（Aggregation）技术，以满足不同分析模型的需求。介绍特征编码技术，包括独热编码（One-Hot Encoding）和标签编码（Label Encoding）的适用场景。 特征工程入门： 讲解如何基于现有数据创建新的、具有解释力的特征，例如时间序列特征提取（日、周、月、季度信息）和交互特征的构建。 2. 探索性数据分析（EDA）与可视化： 描述性统计： 运用中心趋势（均值、中位数、众数）和离散度（方差、标准差、分位数）指标快速理解数据集的分布特征。 单变量分析： 使用直方图、箱线图、密度图来诊断单个变量的分布形态，发现偏态和峰度问题。 双变量与多变量分析： 重点讲解散点图矩阵（Pair Plot）、热力图（Heatmap）在揭示变量间关系中的作用。介绍相关系数（Pearson, Spearman）的计算与解读，区分相关性与因果性。 可视化工具实践： 结合流行的可视化库（如Matplotlib, Seaborn, Plotly），强调图形选择的原则——如何选择最恰当的图表来传达数据故事，而非仅仅绘制图形。 第二部分：统计建模与推断（Statistical Modeling and Inference） 本部分着重于使用概率论和统计学原理来量化不确定性，并对数据背后的生成过程做出严谨的推断。 3. 概率论基础回顾： 随机变量与分布： 简要回顾离散（二项、泊松）和连续（正态、指数）随机变量的性质及其在实际问题中的建模意义。 大数定律与中心极限定理： 阐述这两个核心定理如何支撑我们从样本推断总体，是理解统计显著性的基础。 4. 经典线性回归模型： 最小二乘法（OLS）原理： 深入剖析OLS估计量的推导过程，理解其几何意义——最小化残差平方和。 模型假设与诊断： 详细讨论线性回归的四大关键假设（线性、独立性、同方差性、正态性），并教授如何利用残差图、QQ图等工具诊断模型是否违背这些假设。 推断统计在回归中的应用： 理解系数的置信区间（Confidence Intervals）和p值（P-values）的含义，以及如何进行假设检验来评估特征的统计显著性。 模型扩展： 介绍多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理（如使用岭回归的初步概念，但不深入优化细节）。 第三部分：核心机器学习算法（Core Machine Learning Algorithms） 本部分系统介绍监督学习和无监督学习中最常用且高效的算法，重点在于理解算法的内在逻辑和适用边界。 5. 监督学习：分类与回归的通用框架： 偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）： 将此概念作为贯穿整个机器学习章节的理论核心，解释欠拟合（Underfitting）和过拟合（Overfitting）的根本原因。 逻辑回归（Logistic Regression）： 讲解Sigmoid函数，如何将线性模型的输出映射到概率空间，并将其用于二元分类问题。 决策树（Decision Trees）： 介绍信息增益（Information Gain）和基尼不纯度（Gini Impurity）作为分裂准则的机制。强调决策树在可解释性上的优势。 集成学习导论（Ensemble Methods）： 区别Bagging（如随机森林Random Forest）和Boosting的基本思想。重点讲解随机森林如何通过增加多样性来降低方差。 6. 监督学习：支持向量机与基础度量： 支持向量机（SVM）： 介绍最大间隔（Maximal Margin）的概念，以及如何利用核函数（Kernel Trick）处理非线性可分问题，而不涉及复杂的对偶优化推导。 分类性能度量： 详细解析混淆矩阵（Confusion Matrix），精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC值的实际意义，强调根据业务场景选择合适的评价指标。 7. 无监督学习：发现数据结构： 聚类分析（Clustering）： 深入探讨K-Means算法的迭代过程和对初始化的敏感性。介绍评估聚类结果的内部指标（如轮廓系数Silhouette Score）。 降维技术（Dimensionality Reduction）： 聚焦于主成分分析（PCA）——如何通过找到数据方差最大的方向来线性降维。讲解PCA的假设和应用场景，如数据可视化和噪声去除。 第四部分：模型评估与实践应用（Model Evaluation and Practical Application） 本部分关注如何科学地评估模型性能，并将其部署到真实的数据流程中。 8. 模型验证与交叉验证： 数据集划分： 严格区分训练集、验证集和测试集的作用。 交叉验证（Cross-Validation）： 详细介绍K折交叉验证（K-Fold CV）的流程，解释其在减少模型对特定训练集依赖性的重要性。 模型选择与调参哲学： 讨论如何利用验证集来指导超参数的初步选择，区别于最终的性能测试。 9. 实践工作流与可解释性： 构建完整的分析流程： 引导读者将数据获取、清洗、特征工程、模型训练、评估、报告撰写串联起来，形成标准的数据分析项目闭环。 模型可解释性（Explainability）： 介绍模型诊断的必要性。虽然不深入复杂的全局解释方法，但会侧重于线性模型系数和决策树结构的直接解释，以及局部解释的初步概念，如个体预测的特征贡献度探究。 本书的编写风格注重逻辑清晰、概念严谨，力求在不引入高级泛函分析或大规模数值迭代理论的前提下，让读者对现代数据分析方法论有一个扎实且可操作的理解。全书的重点在于“如何利用现有成熟工具和统计原理有效解决问题”，而非“如何从零开始推导或实现这些算法的底层优化过程”。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，阅读《最优化计算方法》是一次对大脑的深度锻炼。这本书的叙事风格非常独特，它不像市面上一些教科书那样枯燥乏味，而是充满了作者个人的思考和见解。在讲解一些比较抽象的概念时，作者会用一些巧妙的比喻或者类比，将复杂的数学原理变得生动有趣。我印象最深刻的是关于“局部最优”和“全局最优”的讨论，作者并没有简单地给出定义，而是通过一个生动的“爬山”的比喻，让我深刻理解了为什么许多优化算法容易陷入局部最优，以及如何设计策略来规避这种情况。此外，书中对于不同算法的分析，不仅仅停留在公式层面，更重要的是对算法的“性格”进行了深入的解读。比如，作者形容梯度下降法“稳重但有时步子迈得慢”，而牛顿法则“大胆但需要小心伺候”。这种人格化的描述，让我对各种算法的特点有了更直观、更深刻的印象。虽然有些章节需要反复研读，但正是这种“慢思考”的过程，让我真正内化了书中的知识，而不是浅尝辄止。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对算法优化有着浓厚兴趣的读者，我一直以来都在寻找一本能够真正深入浅出、系统性讲解优化计算方法的好书。《最优化计算方法》的问世，无疑给我带来了极大的惊喜。这本书在结构编排上十分合理，从基础概念的引入，到各种经典优化算法的详细阐述，再到实际应用案例的分析，层层递进，引人入胜。作者在讲解过程中，并没有回避复杂的数学推导，而是以一种清晰易懂的方式呈现，让我能够一步步理解算法背后的原理。尤其值得一提的是，书中对于一些容易混淆的概念，比如收敛性与迭代次数的关系，全局最优与局部最优的区别，都做了深入的辨析，这对于我这种初学者来说，简直是雪中送炭。而且，书中提供的丰富练习题，不仅巩固了理论知识，也锻炼了解决实际问题的能力。我尤其喜欢其中关于牛顿法和拟牛顿法的章节，作者通过对比分析，生动地展示了不同算法的优劣势，以及它们在不同场景下的适用性。读完这部分内容，我感觉自己对如何选择合适的优化算法有了更清晰的认识。总而言之，《最优化计算方法》是一本不可多得的优秀教材，它不仅教会了我“是什么”，更让我明白了“为什么”和“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

翻开《最优化计算方法》，我仿佛进入了一个算法的奇妙世界。这本书的逻辑结构非常清晰，它从最基础的定义出发，逐步引入各种算法的原理和实现。我特别喜欢书中关于“数学建模”部分的介绍，作者用非常贴近实际的例子，展示了如何将现实问题抽象成数学模型，然后再选择合适的优化方法来求解。这让我明白了，优化计算方法并非是孤立存在的理论，而是解决实际问题的强大工具。书中对各种算法的介绍，都力求做到详尽且易于理解，无论是传统的线性规划、二次规划，还是更复杂的非线性规划、组合优化，作者都给出了清晰的讲解和示例。我尤其欣赏书中关于“局部搜索”和“全局搜索”的对比分析，作者不仅解释了它们的基本原理，还探讨了如何通过结合这两种策略来提高优化效果。在阅读过程中，我多次尝试将书中的算法应用到我自己的项目中，并且取得了显著的成效，这让我对这本书的价值有了更直观的认识。总的来说，这是一本能够激发读者学习兴趣，并真正提升实践能力的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在实际工程中经常需要处理各种优化问题的开发者，我一直渴望找到一本既有理论深度，又能指导实践的书。《最优化计算方法》在这方面做得非常出色。书中不仅详细介绍了各种经典的优化算法，如梯度下降、共轭梯度法、牛顿法等，更重要的是，它深入剖析了这些算法在实际应用中的注意事项和潜在陷阱。例如，在讲解梯度下降法时，作者特别强调了学习率的选择对算法收敛速度和稳定性的影响，并提供了多种自适应学习率方法的实现思路，这对我解决了困扰已久的问题非常有帮助。此外，书中关于约束优化方法的介绍，特别是罚函数法和乘子法，为我处理实际生产中的边界条件和不等式约束提供了切实可行的解决方案。我最欣赏的是书中结合了大量的案例研究，这些案例覆盖了机器学习、运筹学、金融建模等多个领域，让我能够清晰地看到理论知识是如何转化为解决实际问题的工具的。例如，在介绍支持向量机（SVM）的优化过程时，书中对核函数的选择和参数优化做了详尽的阐述，这直接启发了我如何改进自己模型训练的效率和准确性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验可谓是跌宕起伏，充满了知识的探索与挑战。一开始，我被书中关于凸优化的严谨证明深深吸引，那些关于KKT条件和拉格朗日对偶的论述，虽然充满数学的严谨性，但作者的讲解却带着一种引导性的力量，仿佛在引领我一步步揭开数学世界的奥秘。我花了大量的时间去理解那些公式的推导过程，反复琢磨每一个符号的含义，仿佛置身于一个精密的数学迷宫。然而，当章节进入到一些启发式算法，比如遗传算法和模拟退火算法时，画风突然转变。作者用更加生动形象的比喻，将这些“黑箱”算法的内在机制娓娓道来。我仿佛看到了一个个“染色体”在优胜劣汰中不断进化，感受到了“温度”降低时，系统从随机搜索到稳定收敛的奇妙过程。这种从理论的深度到实践的广度的跨越，让我对优化计算方法有了更为全面的认知。虽然书中有些章节对我来说稍显晦涩，需要反复阅读和思考，但正是这种挑战，才让我体会到学习的乐趣和进步的喜悦。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一次思维的历练，一次智力的冒险。

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阿萨德

评分☆☆☆☆☆

还行，大专教材的一般写法，本来想能对优化计算设计有用，失望了

评分☆☆☆☆☆

阿萨德

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可以吧

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自己学校出的书学校竟然买不到。。。很薄的一本卖这么贵实在是有些黑心了。。。

评分☆☆☆☆☆

阿萨德

评分☆☆☆☆☆

数内容不错，印刷质量还好。

评分☆☆☆☆☆

正是我需要的。

评分☆☆☆☆☆

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