Convex Optimization凸优化 鲍德 清华大学出版社 信息技术学科与电气工程 数学规划 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 鲍德 Stephen Boyd Lieven 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302297567

商品编码：27612548490

包装：平装

出版时间：2013-01-01

图书基本信息
图书名称	凸优化
作者	(美) 鲍德 (Stephen Boyd) Lieven Vandenbe
定价	99.00元
出版社	清华大学出版社
ISBN	9787302297567
出版日期	2013-01-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	1.081Kg

内容简介

《信息技术和电气工程学科教材中译本系列：凸优化》从理论、应用和算法三个方面系统地介绍凸优化内容。 凸优化在数学规划领域具有非常重要的地位。从应用角度看，现有算法和常规计算能力已足以可靠地求解大规模凸优化问题，一旦将一个实际问题表述为凸优化问题，大体上意味着相应问题已经得到解决，这是非凸的优化问题所不具有的性质。从理论角度看，用凸优化模型对一般性非线性优化模型进行局部逼近，始终是研究非线性规划问题的主要途径，因此，通过学习凸优化理论，可以直接或间接地掌握数学规划领域几乎所有重要的理论结果。由于上述原因，对于涉足优化领域的人员，无论是理论研究还是实际应用，都应该对凸优化理论和方法有程度的了解。 　　本书内容非常丰富。理论部分由4章构成，不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果，还详细介绍了几类基本的凸优化问题以及将特殊的优化问题表述为凸优化问题的变换方法，这些内容对灵活运用凸优化知识解决实际问题非常有用。应用部分由3章构成，分别介绍凸优化在解决逼近与拟合、统计估计和几何关系分析这三类实际问题中的应用。算法部分也由3章构成，依次介绍求解无约束凸优化模型、等式约束凸优化模型以及包含不等式约束的凸优化模型的经典数值方法，以及如何利用凸优化理论分析这些方法的收敛性质。通过阅读本书，能够对凸优化理论和方法建立完整的认识。 　　本书对每章内容都配备了大量习题，因此也非常适合用作教科书。实际上，该书多年来已在美国多所大学用于课堂教学，近两年也在清华大学自动化系用作相关研究生课程的主要教材。

作者简介

目录

1 引言 1.1 数学优化 1.2 小二乘和线性规划 1.3 凸优化 1.4 非线性优化 1.5 本书主要内容 1.6 符号 参考文献 I 理论 2 凸集 2.1 仿射集合和凸集 2.2 重要的例子 2.3 保凸运算 2.4 广义不等式 2.5 分离与支撑超平面 2.6 对偶锥与广义不等式 参考文献 习题 3 凸函数 3.1 基本性质和例子 3.2 保凸运算 3.3 共轭函数 3.4 拟凸函数 3.5 对数-凹函数和对数-凸函数 3.6 关于广义不等式的凸性 参考文献 习题 4 凸优化问题 4.1 优化问题 4.2 凸优化 4.3 线性规划问题 4.4 二次优化问题 4.5 几何规划 4.6 广义不等式约束 4.7 向量优化 参考文献 习题 5 对偶 5.1 Lagrange对偶函数 5.2 Lagrange对偶问题 5.3 几何解释 5.4 鞍点解释 5.5 优性条件 5.6 扰动及灵敏度分析 5.7 例子 5.8 择理 5.9 广义不等式 参考文献 习题 Ⅱ 应用 应用 6 逼近与拟合 6.1 范数逼近 6.2 小范数问题 6.3 正则化逼近 6.4 鲁棒逼近 6.5 函数拟合与插值 参考文献 习题 7 统计估计 7.1 参数分布估计 7.2 非参数分布估计 7.3 优检测器设计及假设检验 7.4 Chebyshev界和Cherno.界 7.5 实验设计 参考文献 习题 8 几何问题 8.1 向集合投影 8.2 集合间的距离 8.3 Euclid距离和角度问题 8.4 极值体积椭球 8.5 中心 8.6 分类 8.7 布局与定位 8.8 平面布置 参考文献 习题 Ⅲ 算法 9 无约束优化 9.1 无约束优化问题 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 自和谐 9.7 实现 参考文献 习题 10 等式约束优化 10.1 等式约束优化问题 10.2 等式约束的Newton方法 10.3 不可行初始点的Newton方法 10.4 实现 参考文献 习题 11 内点法 11.1 不等式约束的极小化问题 11.2 对数障碍函数和中心路径 11.3 障碍方法 11.4 可行性和阶段1方法 11.5 自和谐条件下的复杂性分析 11.6 广义不等式问题 11.7 原对偶内点法 11.8 实现 参考文献 习题 附录 A 有关的数学知识 A.1 范数 A.2 分析 A.3 函数 A.4 导数 A.5 线性代数 参考文献 B 双二次函数的问题 B.1 单约束二次优化 B.2 S-程序 B.3 双对称矩阵的数值场 B.4 强对偶结果的证明 参考文献 C 有关的数值线性代数知识 C.1 矩阵结构与算法复杂性 C.2 求解已经因式分解的矩阵的线性方程组 C.3 LU，Cholesky和LDLT 因式分解 C.4 分块消元和Schur补 C.5 求解不确定线性方程组 650参考文献 参考文献 符号 索引

编辑推荐

本书对于学习数学规划领域重要知识具有指导性的地位，可直接或间接地掌握几乎所有的理论结果。 本书几乎涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果。内容丰富，理论严谨，通过阅读本书，可以对凸优化理论和方法建立完整的认识。 本书每章都配有大量习题，适合作为研究生相关教材使用。

文摘

序言

《数理规划：理论、算法与应用》 作者：[作者姓名，此处可以想象一位在该领域有声望的学者，如：John D. Farmer 教授，或李明 博士] 出版社：[虚构出版社名称，如：科学前沿出版社] 系列：[虚构系列名称，如：现代计算科学丛书] 内容简介： 《数理规划：理论、算法与应用》是一部系统深入探讨数理规划理论、关键算法及其广泛应用的专著。本书旨在为读者构建一个扎实的数理规划知识体系，从最基础的数学概念出发，逐步深入到各种重要问题的建模、求解方法以及实际应用场景。全书逻辑清晰，论证严谨，兼具理论深度与实践指导意义，适合数学、计算机科学、工程学、经济学、运筹学及相关领域的学生、研究人员和工程师阅读。 第一部分：数理规划基础与线性规划 本书的开篇，我们将从数理规划的基石——线性规划（Linear Programming, LP）入手。首先，我们会详细阐述线性规划的基本概念，包括目标函数、决策变量、约束条件等核心要素，并介绍其在现实世界中的广泛表达形式，例如资源分配、生产计划、运输问题等。接着，本书将深入探讨线性规划的理论基础。我们将详细介绍线性规划的几何解释，即在多维空间中寻找最优可行解的几何意义，以及可行域（feasible region）的凸性（convexity）和最优解的存在性条件。 在此基础上，我们将系统地介绍求解线性规划的标准算法——单纯形法（Simplex Method）。我们将从其基本原理出发，详细讲解迭代步骤，包括基变量的选取、出基入基的判别规则，以及如何处理退化和无界解的情况。为理解单纯形法的内在机制，本书还将涉及对偶理论（Duality Theory）。我们会详细阐述对偶问题与原问题的关系，包括对偶问题的构造、弱对偶性、强对偶性以及对偶单纯形法。对偶理论不仅有助于我们更深刻地理解最优解的性质，也为后续更复杂的优化问题提供了重要的理论工具。 此外，本书还将介绍另一种求解线性规划的重要算法——内点法（Interior-Point Methods）。相较于单纯形法沿边界移动，内点法则在可行域内部寻找最优解，具有良好的理论计算复杂度和在实际问题中的高效表现。我们将介绍其基本思想，如中心路径（central path）概念，以及不同类型的内点法（如障碍法、射击法等）。 第二部分：凸优化理论与方法 在掌握了线性规划这一基础后，本书将进入更为广阔且强大的凸优化（Convex Optimization）领域。我们将首先建立起凸集（convex sets）和凸函数（convex functions）的严谨定义和性质。这包括对凸集的刻画（如交集、仿射变换的保持性），以及凸函数的各种等价定义（如 Jensen 不等式、二阶条件等）。理解凸性是理解凸优化的关键，因为凸优化问题具有全局最优性这一重要特性，即任何局部最优解即是全局最优解。 本书将重点介绍各类重要的凸优化问题。我们将详细阐述二次规划（Quadratic Programming, QP），其目标函数为二次形式，约束为线性。QP 在统计学习、控制理论等领域有着广泛应用。接着，我们将深入研究半定规划（Semidefinite Programming, SDP），这是一种比线性规划更具表现力的优化模型，其决策变量为半定矩阵。SDP 在组合优化、控制理论、量子信息等领域扮演着关键角色。 对于凸优化问题的求解，本书将介绍一系列强大的算法。我们将回顾和拓展单纯形法与内点法在凸优化问题上的应用。特别地，对于一般的凸优化问题，我们将详细介绍梯度下降法（Gradient Descent Method）及其变种，如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）和动量法（Momentum Methods）。这些方法简单易实现，在大型数据集上的表现尤为出色。 我们还将介绍牛顿法（Newton's Method）及其在凸优化中的应用。通过利用目标函数的二阶信息（Hessian矩阵），牛顿法能够实现更快的收敛速度，但其计算复杂度相对较高，需要引入拟牛顿法（Quasi-Newton Methods）作为改进，如 BFGS 算法。 此外，本书还将探讨一些专门针对特定凸优化问题的算法，例如，针对带约束的凸优化问题，我们将介绍投影梯度法（Projected Gradient Method）和乘子法（Method of Multipliers）等。对于非光滑凸优化问题，我们将介绍次梯度法（Subgradient Method）和 Moreau-Yosida 正则化等技术。 第三部分：非线性规划与约束优化 在掌握了凸优化理论后，本书将进一步拓展到更为一般的非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）问题。我们将首先区分凸优化与一般非线性规划的差异，并指出一般非线性规划可能存在局部最优解而非全局最优解的挑战。 本书将重点关注约束非线性规划（Constrained Nonlinear Programming）的求解。我们将深入介绍拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier Method）及其在非线性规划中的推广，即 Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件。KKT 条件是判断一个点是否为非线性规划最优解的一组必要条件，我们还将探讨其在凸优化问题中的充分性。 基于 KKT 条件，本书将介绍一系列经典的非线性规划算法。其中包括序列二次规划（Sequential Quadratic Programming, SQP）算法，它通过将非线性规划问题在当前点线性化并求解一个二次规划子问题来逼近最优解，是一种非常有效且广泛应用的算法。我们还将介绍增广拉格朗日法（Augmented Lagrangian Method），该方法结合了拉格朗日乘子法和罚函数法，能够有效地处理等式和不等式约束。 针对一般非线性规划的全局最优性问题，本书将介绍一些全局优化技术，尽管这些技术通常计算成本较高。例如，我们将简要介绍模拟退火（Simulated Annealing）和遗传算法（Genetic Algorithms）等启发式搜索方法，以及分支定界（Branch and Bound）等确定性全局优化技术。 第四部分：数理规划的应用 理论与方法的学习离不开实际应用。本书的最后一部分将聚焦于数理规划在各个领域的实际应用。我们将通过具体的案例研究，展示如何将现实世界的问题转化为数理规划模型，并利用本书介绍的理论和算法进行求解。 工程优化： 涵盖结构设计、控制系统设计、电路优化等，例如如何用数理规划优化桥梁的材料用量并保证其安全性，或者如何设计一个最优的控制器以最小化系统的响应时间和能量消耗。 机器学习与数据科学： 解释数理规划在模型训练中的作用，如支持向量机（SVM）的求解，以及如何通过正则化方法（如 L1 和 L2 正则化）来解决过拟合问题。 经济学与金融学： 探讨投资组合优化、资源分配、生产调度、博弈论等问题，例如如何构建一个最优的投资组合以在给定风险水平下最大化预期收益。 运营研究： 涉及供应链管理、物流优化、排队论、库存管理等，如如何优化生产计划以最小化成本和满足客户需求，或者如何设计一个高效的物流网络。 计算科学与人工智能： 讨论路径规划、调度问题、机器学习模型的超参数优化等。 在每个应用案例中，本书将强调建模过程的重要性，包括如何准确地识别决策变量、目标函数和约束条件。同时，也将展示不同算法在解决特定应用问题时的优劣势，以及如何根据实际情况选择合适的算法。 总结 《数理规划：理论、算法与应用》力求为读者提供一个全面、深入且易于理解的数理规划学习体验。从基础的线性规划，到强大的凸优化理论，再到一般的非线性规划，本书层层递进，确保读者能够构建起扎实的理论框架。同时，本书通过对各种核心算法的详细讲解，以及丰富多样的实际应用案例，将抽象的数学概念与生动的现实问题紧密联系起来，帮助读者掌握将理论知识转化为解决实际问题能力的技能。本书不仅是数学、计算机科学等专业学生不可或缺的学习材料，也是致力于在科学研究和工程实践中运用优化技术的专业人士的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的扉页设计透露出一种沉静的学术力量，这让我对接下来的探索充满了敬意。我一直在致力于将人工智能领域的最新理论和技术应用于解决实际问题，而凸优化，在我看来，是支撑许多人工智能算法的基石，尤其是在监督学习、无监督学习以及强化学习中。我一直渴望找到一本能够系统且深入地阐述凸优化理论，并展现其在人工智能领域广泛应用的权威著作。鲍德教授的名字，以及清华大学出版社的权威性，让我对这本书寄予厚望。我期望这本书能够清晰地解释凸优化的基本概念，包括凸集、凸函数及其性质，以及如何识别和构建凸优化问题。在算法方面，我希望书中能够详细介绍各种求解凸优化问题的算法，如梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法，以及更高效的内点法等，并对其收敛性和计算效率进行深入的分析。我尤为关注书中是否会深入探讨凸优化在机器学习中的具体应用，例如如何利用凸优化来训练各种模型，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，并希望书中能够提供一些关于如何处理大规模数据和高维特征的优化技术。如果书中还能涉及到强化学习中的值函数近似问题，或者深度学习中的损失函数优化问题，那将极大地拓宽我的研究视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有那些花哨的插图或醒目的标题，但正是这种低调反而让我对其内容产生了更多的好奇。我一直对数学规划领域有浓厚的兴趣，尤其是在解决实际工程问题时，常常需要用到一系列严谨的数学工具。在了解到这本书的作者是鲍德教授，并且由享有盛誉的清华大学出版社出版后，我对它的专业性和深度有了更高的期待。我一直认为，一本真正优秀的学术著作，其价值不仅在于其理论的严谨性，更在于其是否能够引导读者从根本上理解问题的本质，并提供解决问题的有效方法。这本书的书名“Convex Optimization”本身就充满了吸引力，凸优化是数学规划中的一个核心分支，它在机器学习、信号处理、控制理论等众多前沿领域都有着极其广泛的应用。我特别期待这本书能够系统地介绍凸优化的基本概念、理论框架以及重要的算法。例如，我希望书中能够详细讲解凸集、凸函数、凸优化问题以及它们的基本性质，同时深入探讨拉格朗日对偶性、KKT条件等核心理论。此外，对于求解凸优化问题，我非常希望能看到书中对经典的求解算法，如梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法，以及更先进的内点法等有详尽的阐述，并分析它们的收敛性和计算复杂度。我尤其看重书籍在理论推导上的严谨性，希望鲍德教授能够带领我一步步理解每一个公式的由来和意义，而不是仅仅给出结论。同时，我也希望书中能够包含一些经典的案例分析，通过实际问题来展示凸优化的强大应用能力，从而加深我对理论知识的理解和掌握。这本书的出版对于信息技术学科和电气工程领域的研究者和从业者来说，无疑是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给人一种非常专业和权威的感觉，没有多余的装饰，一切都聚焦于内容本身。我从事的是算法研究领域，其中许多课题都与优化理论紧密相关，而凸优化更是其中的重中之重。我常常需要阅读大量的学术文献，接触到各种各样的优化算法和模型，但始终觉得缺乏一本能够系统地、全面地梳理和讲解凸优化理论精髓的著作。鲍德教授的名字，加上清华大学出版社，让我对这本书的学术价值充满了信心。我希望这本书能够提供一个清晰、逻辑严谨的理论框架，从最基础的定义开始，层层递进，讲解凸优化的核心概念，如凸集、凸函数、凸优化问题的标准形式。我非常期待书中能够深入探讨对偶理论，因为它不仅是理解凸优化问题的关键，也是设计更高效算法的理论基础。同时，我也希望书中能够详尽地介绍各种经典的凸优化算法，比如梯度下降法、牛顿法、内点法等，并对它们的收敛性、计算复杂度进行深入的分析。此外，我还会关注书中是否会涉及一些高级的主题，例如凸优化在机器学习、信号处理、控制等领域的具体应用案例，这对于我将理论知识转化为实际研究具有重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观设计简洁而有力，传递出一种专注与严谨的学术氛围，这让我对接下来的阅读充满了期待。我是一名在工程控制领域工作的研究者，我们常常需要在复杂动态系统中寻找最优的控制策略，以实现性能的最大化和资源的最小化消耗。在这样的背景下，凸优化理论的应用显得尤为重要。我一直在寻找一本能够系统深入地讲解凸优化理论，并将其与控制工程实践相结合的权威著作。鲍德教授的名字，以及清华大学出版社的声誉，让我坚信这本书能够满足我的需求。我希望这本书能够详细阐述如何将控制工程中的问题，如状态估计、轨迹跟踪、模型预测控制等，转化为凸优化模型。在算法方面，我期待书中能够深入讲解适用于实时控制的凸优化算法，例如快速迭代的梯度下降法或针对特定结构的凸优化求解器。我也希望书中能够讨论凸优化在鲁棒控制和自适应控制等领域的应用，这些都是我非常感兴趣的研究方向。此外，如果书中能够包含一些控制系统仿真的例子，并展示如何利用凸优化来设计和优化控制器，那将对我的研究工作产生巨大的推动作用。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在信息技术领域工作的开发者，我经常需要面对数据分析、模式识别、机器学习等问题，而这些领域往往离不开数学工具的支持。凸优化，在我看来，是其中最为核心和强大的工具之一。这本书《Convex Optimization》由鲍德教授撰写，清华大学出版社发行，这样的组合让我对它的专业度和权威性充满信心。我希望这本书能够不仅仅停留在理论的层面，更能够展示如何将这些抽象的数学概念转化为实际可操作的算法，并应用于解决真实世界的问题。例如，在机器学习中，许多模型的训练过程都可以被看作是一个凸优化问题，如支持向量机（SVM）的训练。我希望书中能够提供清晰的算法伪代码，甚至是一些编程实现上的提示，这样我才能更容易地将书中的知识应用到我的工作中。除了基本的梯度下降、牛顿法，我更希望能看到书中对一些更高级的优化技术进行介绍，比如分布式优化算法，这在处理海量数据时尤为重要。同时，我也关注书中对于一些特殊类型凸优化问题的讨论，例如二次规划、半定规划等，它们在很多工程领域都有着具体的应用。这本书的出现，让我看到了一个系统学习和深入理解凸优化理论并将其应用于信息技术领域的绝佳机会。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到这本书的书名时，我就知道我找到了我一直以来都在寻找的东西。我是一名在高等教育领域工作的教师，我的教学和研究方向都离不开数学规划，特别是凸优化。在我多年的教学经验中，我发现很多学生在学习凸优化时，往往会因为理论的抽象和算法的复杂而感到困惑。因此，我一直在寻找一本能够将理论讲解得既严谨又易于理解，同时又能提供足够多的算法细节和应用示例的书籍。鲍德教授的《Convex Optimization》，以及清华大学出版社的背书，让我相信这本教材能够满足我的需求。我希望这本书能够系统地介绍凸优化的基本概念、理论框架，包括凸集、凸函数、凸优化问题及其性质。在算法方面，我期待书中能够详细讲解各种经典和现代的求解算法，如梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、内点法等，并对它们的收敛性、计算复杂度以及适用范围进行深入的分析和比较。我尤其看重书中是否能够提供丰富的练习题和项目，帮助学生巩固所学知识，并培养他们独立解决问题的能力。如果书中还能包含一些前沿的研究方向的介绍，比如分布式凸优化、随机凸优化等，那将更是一本不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书，便被其内容的深度和广度所震撼。作为一名在金融工程领域工作的专业人士，我深刻理解优化在资产配置、风险管理、衍生品定价等方面的关键作用。在这些应用中，我们常常面临着需要最大化收益同时最小化风险的复杂问题，而很多时候，这些问题都可以被建模为凸优化问题。我一直渴望能够找到一本权威的、能够系统阐述凸优化理论及其在金融领域应用的著作。鲍德教授的名字，以及清华大学出版社的品质保证，让我对这本书充满了期待。我希望书中能够详细介绍如何将金融问题建模为凸优化问题，例如如何构建最优投资组合，如何进行风险对冲等。在算法方面，我期待书中能够深入讲解如何利用凸优化算法来求解这些金融模型，例如，如何利用梯度下降法或内点法来找到最优的资产配置比例。我特别希望书中能够提供一些关于算法选择、参数调整以及数值精度要求的实际指导，这些对于在金融领域进行精确计算至关重要。同时，如果书中能够包含一些案例分析，用真实的市场数据来验证算法的有效性，那将是对我非常有价值的参考。

评分☆☆☆☆☆

从书的装帧风格来看，它透露出一种严谨、务实的学术气质，这正是吸引我深入探索的特质。我一直对数学规划领域有着强烈的求知欲，尤其是在处理那些需要精确计算和最优决策的复杂系统时，例如复杂的供应链管理、金融投资组合的优化，甚至是交通网络的流量控制。我深知凸优化在这些领域扮演着至关重要的角色，它能够保证找到全局最优解，避免陷入局部最优的陷阱。鲍德教授的名字，加上清华大学出版社的出品，让我对这本书的理论深度和学术严谨性充满了期待。我希望这本书能够为我打开一扇理解凸优化世界的大门，从最基本的概念出发，如凸集、凸函数，逐步深入到凸优化问题的分类、判定以及求解。特别地，我关注书中对于对偶理论的讲解，它不仅是理论上的重要推论，更是理解和设计复杂优化问题的关键。我希望书中能够清晰地阐述弱对偶和强对偶性，以及KKT条件在最优性分析中的作用。此外，我也非常期待书中能够提供一些实际问题的建模案例，将抽象的数学理论与具体的工程应用紧密结合起来，让我看到凸优化在解决现实问题时的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

我对数学规划这个领域一直有着难以言喻的喜爱，它就像一种解决复杂问题的“通用语言”，能够将现实世界中的种种挑战转化为一个个具有数学结构的问题，再通过严谨的推导和计算来找到最优解。这本书的名字《Convex Optimization》直击了我的兴趣点。凸优化，作为数学规划中最重要、最广泛应用的分支之一，其理论的优美性和应用的普适性都深深地吸引着我。我一直在思考，如何能够更系统、更深入地掌握凸优化的精髓。鲍德教授的名字，以及清华大学出版社的信誉，让我相信这绝对是一本能够满足我需求的专业书籍。我期望这本书能够详尽地阐述凸优化问题的标准形式，包括目标函数、约束条件以及如何识别凸集和凸函数。对于凸优化理论的核心，如对偶理论，我希望书中能够进行细致的讲解，不仅是KKT条件，更希望能深入理解其背后的经济学含义或几何解释，这对于我理解和构建更复杂的优化模型非常有帮助。同时，算法部分是我特别关注的。除了基础的迭代算法，我更希望看到书中能够详细介绍一些现代的、高效的算法，比如内点法，以及它们在大型问题上的应用。书中是否会讨论如何处理大规模的凸优化问题？是否有关于算法选择、参数设置以及数值稳定性方面的建议？这些都是我在实践中经常遇到的困惑，如果书中能够解答，那将是非常宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《Convex Optimization》时，我首先被它厚重的分量所吸引，这通常意味着内容极其充实，而非浅尝辄止的概述。我是一名在电气工程领域摸索多年的工程师，经常会在设计复杂系统，比如电力系统优化调度、通信系统资源分配，甚至是控制系统设计时，遇到需要对目标函数进行最小化或最大化，并且约束条件也需要被满足的优化问题。而这些问题，很多时候都可以被建模成凸优化问题。我一直在寻找一本能够系统地、深入地介绍凸优化理论及其在工程实践中应用的权威著作，而这本书的作者鲍德教授和其出版机构清华大学出版社，让我对此充满了信心。我希望这本书不仅仅是停留在理论层面，更重要的是能够提供足够多的算法讲解和实现细节。例如，梯度下降法虽然概念简单，但在实际应用中，步长选择、收敛判据等都是非常关键的细节。牛顿法及其变种，比如拟牛顿法，其收敛速度更快，但计算量也更大，书中是否会对比分析这些方法的优劣，并提供一些实践中的指导？内点法作为目前最强大的凸优化求解器之一，其理论基础和算法推导往往比较复杂，我非常期待书中能够用清晰易懂的方式将其原理讲解透彻，并辅以一定的代码示例或伪代码，以便我能够将其应用到我的实际项目中。我也关注书籍是否会涉及一些高级的主题，比如分布式凸优化、随机凸优化等，这些都是当前研究的热点，如果书中能够有所涵盖，那将是对我帮助巨大的。