最優化理論與算法（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳寶林 著

圖書標籤:

• 最優化理論
• 優化算法
• 數學規劃
• 運籌學
• 凸優化
• 非綫性規劃
• 數值優化
• 算法設計
• 高等數學
• 應用數學

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302113768

版次：2

商品編碼：12228465

包裝：平裝

叢書名： 清華大學研究生公共課教材——數學係列

開本：16開

齣版時間：2005-10-01

用紙：膠版紙

頁數：468

字數：636000

正文語種：中文

內容簡介

　　《最優化理論與算法（第2版）》包括綫性規劃單純形方法、對偶理論、靈敏度分析、運輸問題、內點算法、非綫性規劃KOT條件、無約束方法、約束化方法、整數規劃和動態規劃等內容。《最優化理論與算法（第2版）》含有大量經典的和新近的算法，有比較係統的理論分析，實用性比較強；定理的證明和算法的推導主要以數學分析和綫性代數為基礎，比較簡單易學。
　　《最優化理論與算法（第2版）》可以作為運籌學類課程的教學參考書，也可供應用數學工作者和工程技術人員參考。

內頁插圖

目錄

第1章 引言
1．1 學科簡述
1．2 綫性與非綫性規劃問題
*1．3 幾個數學概念
1．4 凸集和凸函數
習題

第2章 綫性規劃的基本性質
2．1 標準形式及圖解法
2．2 基本性質
習題

第3章 單純形方法
3．1 單純形方法原理
3．2 兩階段法與大M法
3．3 退化情形
3．4 修正單純形法
*3．5 變量有界的情形
*3．6 分解算法
習題

第4章 對偶原理及靈敏度分析
4．1 綫性規劃中的對偶理論
4．2 對偶單純形法
4．3 原始�捕耘妓惴�
4．4 靈敏度分析
*4．5 含參數綫性規劃
習題

第5章 運輸問題
5．1 運輸問題的數學模型與基本性質
5．2 錶上作業法
5．3 産銷不平衡運輸問題
習題

第6章 綫性規劃的內點算法
*6．1 Karmarkar算法
*6．2 內點法
6．3 路徑跟蹤法

第7章 最優性條件
7．1 無約束問題的極值條件
7．2 約束極值問題的最優性條件
*7．3 對偶及鞍點問題
習題

*第8章 算法
8．1 算法概念
8．2 算法收斂問題
習題

第9章 一維搜索
9．1 一維搜索概念
9．2 試探法
9．3 函數逼近法
習題

第10章 使用導數的最優化方法
10．1 最速下降法
10．2 牛頓法
10．3 共軛梯度法
10．4 擬牛頓法
10．5 信賴域方法
10．6 最小二乘法
習題

第11章 無約束最優化的直接方法
11．1 模式搜索法
11．2 Rosenbrock方法
11．3 單純形搜索法
11．4 Powell方法
習題

第12章 可行方嚮法
12．1 Zoutendijk可行方嚮法
12．2 Rosen梯度投影法
*12．3 既約梯度法
12．4 Frank Wolfe方法
習題

第13章 懲罰函數法
13．1 外點罰函數法
13．2 內點罰函數法
*13．3 乘子法
習題

第14章 二次規劃
14．1 Lagrange方法
14．2 起作用集方法
14．3 Lemke方法
14．4 路徑跟蹤法
習題

*第15章 整數規劃簡介
15．1 分支定界法
15．2 割平麵法
15．3 0-1規劃的隱數法
15．4 指派問題
習題

第16章 動態規劃簡介
16．1 動態規劃的一些基本概念
16．2 動態規劃的基本定理和基本方程
16．3 逆推解法和順推解法
16．4 動態規劃與靜態規劃的關係
16．5 函數迭代法
習題
參考文獻

前言/序言

　　本書自1989年齣版以來，被一些高等學校選作教學參考書，作者本人也在研究生學位課“最優化方法”和“運籌學”的教學中使用瞭本教材。經多年教學實踐，收到比較滿意的效果，總體反映良好，但也發現一些有待改進之處。為瞭改進教材的不足，拓寬使用範圍，更好地適應教學和自學的需要，作者認真聽取關心教材建設的專傢和讀者的建議，決定再版。第2版教材保持第1版的-理論體係和寫作特點。增加瞭基本數學概念介紹、強互補鬆弛定理、含參數綫性規劃、運輸問題、綫性規劃路徑跟蹤法、信賴域方法、二次規劃路徑跟蹤法、整數規劃、動態規劃等內容。刪除一些原有算法，改寫瞭部分章節。與第1版相比，本版教材算法更加豐富，理論有所深入，在一定程度上反映齣近些年運籌學一些分支的新進展。本書由預備知識、綫性規劃、非綫性規劃、整數規劃和動態規劃等五部分組成。使用本教材時，可根據需要決定取捨。一般來講，要求較多的專業，可用64學時講授去掉帶*號章節後的全部內容；要求較少的專業，可用32學時講授綫性規劃和動態規劃部分；標有*號的章節可酌情選用。責任編輯劉穎為本書付齣瞭辛勤勞動，部分插圖是清華大學建築設計研究院陳若光所繪，在此嚮兩位年輕專傢錶示衷心感謝。
　　作者
　　2005年5月

《最優化理論與算法（第2版）》圖書簡介 本書深入探討瞭現代科學與工程領域至關重要的數學分支——最優化理論及其核心算法。作為一本為具有一定數學基礎（包括綫性代數、微積分和概率論）的研究生和高年級本科生量身打造的教材，它旨在為讀者構建一個堅實而全麵的理論框架，並輔以豐富實用的算法實現，以應對各種復雜問題。 核心內容概覽： 本書的結構設計循序漸進，從最基礎的概念入手，逐步深入到高級理論和前沿算法。 第一部分：基礎理論與凸集 本部分奠定瞭整本書的理論基礎。我們將從最優化問題的基本定義和分類開始，介紹目標函數、約束條件以及可行域等核心概念。特彆地，我們會詳細闡述凸集的性質，這是理解許多高效最優化算法的關鍵。我們將討論凸集的定義、判斷方法（如仿射集、錐集），以及一些重要的凸集運算（如交集、和集、伸展集）。同時，我們將引入凸函數的概念，包括其定義、判彆準則（如二階導數檢驗）以及凸函數的重要性質，例如局部最優解即全局最優解的特性。理解凸集和凸函數是後續學習非綫性最優化方法的基礎。 第二部分：無約束最優化 這一部分聚焦於在沒有約束條件下的最優化問題。我們將介紹求解無約束最優化問題的經典迭代方法，並對其收斂性進行嚴格的理論分析。 梯度下降法及其變種： 從最基本的梯度下降法齣發，我們將詳細講解其原理、步長選擇策略（如精確綫搜索和迴溯綫搜索），以及其在不同問題上的應用。隨後，我們會介紹一係列加速梯度下降法的技術，例如動量法、Nesterov加速梯度法，以及更現代的自適應學習率方法，如Adam、RMSprop等。這些算法在深度學習等領域錶現齣色。 牛頓法與擬牛頓法： 相比於梯度下降法，牛頓法利用海森矩陣（二階導數信息）來確定更優的搜索方嚮，從而獲得更快的收斂速度。我們將深入分析牛頓法的原理、收斂性，並討論其計算成本。為瞭剋服計算海森矩陣的睏難，我們將詳細介紹擬牛頓法，如DFP法和BFGS法，它們通過迭代更新擬海森矩陣來近似海森矩陣，從而在保證較快收斂速度的同時降低計算復雜度。 共軛梯度法： 對於大規模二次型問題，共軛梯度法是一種高效的求解方法。我們將講解其基本原理，並探討其在綫性方程組求解和最優化問題中的應用。 第三部分：約束最優化 這一部分將引入約束條件，研究如何在滿足一係列等式和不等式約束的條件下求解最優化問題。 綫性規劃： 我們將從最簡單的約束最優化問題——綫性規劃開始。我們將詳細介紹單純形法的原理、步驟以及其在求解綫性規劃問題中的應用。此外，我們還會討論對偶理論，理解原始問題和對偶問題之間的關係，以及如何利用對偶信息來指導求解。 非綫性約束最優化： 對於包含非綫性目標函數和/或非綫性約束的問題，我們將介紹一係列高級技術。 KKT條件： 這是非綫性約束最優化問題的必要最優性條件。我們將詳細推導並解釋KKT（Karush-Kuhn-Tucker）條件，包括拉格朗日乘子、互補鬆弛性等概念，並討論其作為判斷最優解的工具。 罰函數法與增廣拉格朗日法： 這些方法通過將約束條件轉化為目標函數的一部分來處理約束。我們將講解罰函數法的基本思想、類型以及其收斂性問題，並介紹增廣拉格朗日法，它剋服瞭純罰函數法的一些缺點，是求解約束非綫性問題的有效途徑。 序列二次規劃（SQP）： SQP方法通過在每次迭代中求解一個二次規劃子問題來逼近原問題的解。我們將詳細介紹SQP的原理、迭代過程以及其在實際應用中的優勢。 內點法： 內點法是近年來發展迅速的一類方法，尤其在求解大型綫性規劃和二次規劃問題方麵錶現卓越。我們將介紹內點法的基本思想，如障礙函數法，以及其在約束優化中的應用。 第四部分：凸優化 凸優化問題因其全局最優性以及高效求解算法的存在而備受關注。本部分將深入探討凸優化的理論和算法。 凸優化問題的標準形式： 我們將明確凸優化問題的標準形式，並討論其與一般非綫性規劃的區彆。 重要的凸優化問題類型： 我們將介紹一些常見的凸優化問題，如二次規劃、半定規劃、二階錐規劃等，並簡要介紹它們的求解方法。 對偶理論在凸優化中的應用： 再次強調對偶理論在凸優化問題中的重要性，包括拉格朗日對偶函數、對偶問題以及強對偶性條件。 內點法在凸優化中的應用： 重點介紹內點法在求解各類凸優化問題中的強大能力，包括其理論基礎和算法實現。 第五部分：算法實現與應用 本書的另一大特色在於對算法實現的關注。我們會提供一些僞代碼，並討論在實際編程中可能遇到的問題，如數值穩定性、精度要求等。此外，我們還會通過一些實際案例，展示最優化理論與算法在不同領域的應用，例如： 機器學習與數據挖掘： 損失函數最小化、模型參數估計、支持嚮量機（SVM）、深度學習中的模型訓練等。 運籌學與管理科學： 資源分配、生産調度、投資組閤優化、路徑規劃等。 信號處理與控製工程： 濾波器設計、係統辨識、魯棒控製等。 本書特點： 理論嚴謹與算法並重： 既有紮實的數學理論基礎，也注重算法的實際應用和實現。 內容全麵而深入： 覆蓋瞭從基礎理論到前沿算法的廣泛內容。 結構清晰，循序漸進： 方便讀者理解和掌握。 豐富的案例分析： 幫助讀者將理論知識應用於實際問題。 適閤作為教材或參考書： 無論是課堂教學還是個人學習，都能提供極大的幫助。 通過學習本書，讀者將能夠深刻理解最優化問題的本質，掌握求解各類最優化問題的核心算法，並能夠將其應用於解決現實世界中的挑戰性問題。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始拿到《最優化理論與算法（第2版）》的時候，是有點忐忑的。畢竟“最優化理論”這個名字聽起來就充滿數學的嚴謹和抽象，我擔心自己無法完全理解。但讀下來之後，我的這種擔憂完全消失瞭，取而代之的是一種豁然開朗的驚喜。《最優化理論與算法（第2版）》的作者，在內容的組織上，做得非常齣色。他沒有一開始就拋齣復雜的公式，而是先從一些簡單直觀的例子入手，例如如何在一個二維平麵上找到一個函數的最小值，這立刻拉近瞭理論與實際的距離。隨後，作者纔逐步深入到最優化問題的基本定義，如目標函數、約束條件、可行域等等，並通過大量的圖示來幫助理解。我尤其喜歡書中對凸集和凸函數的講解，它們不僅是理論的基礎，更是理解很多優化算法的關鍵。作者用通俗易懂的語言解釋瞭為什麼凸函數有唯一的全局最小值，以及為什麼求解凸優化問題相對容易。這讓我對許多機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸等，為什麼能夠得到可靠的優化結果，有瞭更深的理解。在算法層麵，這本書對梯度下降、牛頓法、共軛梯度法等經典算法的講解，可謂是淋灕盡緻。我過去在學習這些算法時，常常是知其然不知其所以然，對它們的收斂性、計算復雜度以及適用範圍瞭解不深。但這本書通過詳細的數學推導和案例分析，讓我徹底明白瞭每種算法的內在邏輯，以及它們各自的優劣勢。例如，在討論梯度下降時，作者不僅介紹瞭基礎的梯度下降，還詳細講解瞭如何通過調整學習率、引入動量等技術來加速收斂，這讓我大開眼界。總而言之，這本書不僅是理論的堆砌，更是智慧的結晶，它讓我能夠以一種更加深刻和係統的方式去理解和應用最優化技術，為我今後的學習和研究指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

收到《最優化理論與算法（第2版）》這本書，讓我有一種如獲至寶的感覺。我長期以來在工作中都接觸到各種各樣需要求解優化問題的場景，例如生産調度、資源分配、投資組閤等等，但總覺得在理論理解上不夠深入，在算法選擇上不夠得心應手。這本書的齣版，恰好填補瞭我的這一知識空白。書中首先對最優化問題的基本要素進行瞭清晰的界定，包括目標函數、約束條件、決策變量以及可行域等，並係統地介紹瞭不同類型最優化問題（如綫性規劃、二次規劃、非綫性規劃）的數學模型。我特彆欣賞作者在講解約束優化問題時，對拉格朗日乘子法和KKT條件的闡述，這不僅是理論上的核心，更是解決很多復雜約束問題的重要工具。書中通過大量的例子，詳細演示瞭如何應用這些理論來分析和求解問題，讓我能夠舉一反三。在算法層麵，這本書可謂是內容翔實。從最基礎的梯度下降法，到更高級的牛頓法、擬牛頓法，再到求解大規模問題的共軛梯度法和內點法，作者都進行瞭深入的講解。我尤其贊賞作者在講解每種算法時，都會詳細分析其收斂性、計算復雜度以及對輸入數據的敏感度，這使得我們在實際應用中能夠做齣更明智的算法選擇。書中對機器學習領域中的一些常見優化問題，如支持嚮量機（SVM）的求解，也進行瞭專門的闡述，這讓我更加直觀地感受到瞭最優化理論在現代科技中的重要地位。總而言之，這本書就像一位經驗豐富的導師，為我提供瞭係統化的知識體係和實用的解決問題的工具，讓我能夠更加自信地應對工作中的各種優化挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我必須說，讓我對“最優”這兩個字有瞭全新的認識。我一直以為優化就是找到一個最好的答案，但《最優化理論與算法（第2版）》讓我明白，現實中的問題往往是復雜的，所謂的“最優”也並非是一個簡單的點，而是一個需要通過嚴謹的理論和精巧的算法纔能逼近或達到的目標。《最優化理論與算法（第2版）》的編排方式非常巧妙，它並沒有一開始就拋齣大量的公式，而是先從一些直觀的例子入手，比如在山榖中尋找最低點，或者在資源有限的情況下最大化收益，這些生動的場景立刻引起瞭我的共鳴。隨後，作者纔逐步引入數學概念，比如目標函數、約束條件、可行集等等，並通過幾何圖形來輔助理解。我尤其喜歡書中對凸集和凸函數的講解，它們不僅是理論的基礎，更是理解很多優化算法的關鍵。作者用通俗易懂的語言解釋瞭為什麼凸函數有唯一的全局最小值，以及為什麼求解凸優化問題相對容易。這讓我對許多機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸等，為什麼能夠得到可靠的優化結果，有瞭更深的理解。在算法層麵，這本書對梯度下降、牛頓法、共軛梯度法等經典算法的講解，可謂是淋灕盡緻。我過去在學習這些算法時，常常是知其然不知其所以然，對它們的收斂性、計算復雜度以及適用範圍瞭解不深。但這本書通過詳細的數學推導和案例分析，讓我徹底明白瞭每種算法的內在邏輯，以及它們各自的優劣勢。例如，在討論梯度下降時，作者不僅介紹瞭基礎的梯度下降，還詳細講解瞭如何通過調整學習率、引入動量等技術來加速收斂，這讓我大開眼界。總之，這本書不僅是理論的堆砌，更是智慧的結晶，它讓我能夠以一種更加深刻和係統的方式去理解和應用最優化技術，為我今後的學習和研究指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我得說，真的讓我大開眼界。我一直對優化問題很感興趣，但總覺得理論太抽象，算法又像黑盒子，很難真正理解其內在的精髓。讀完《最優化理論與算法（第2版）》之後，這種感覺徹底被顛覆瞭。作者並沒有僅僅羅列一大堆公式和定理，而是非常巧妙地將理論的嚴謹性與算法的實踐性有機地結閤起來。開篇對凸優化基礎的梳理，就已經讓我感覺醍醐灌頂。我一直以為凸集和凸函數隻是數學上的概念，但書裏通過大量的幾何直觀解釋，讓我深刻理解瞭它們在現實世界中的意義，比如為什麼很多實際優化問題都能轉化為凸優化問題，以及凸優化問題之所以“容易”解決，究竟“容易”在哪裏。接下來的對各種優化方法，如梯度下降、牛頓法、共軛梯度法等的詳細闡述，更是讓我受益匪淺。我過去寫代碼實現這些算法時，常常是照貓畫虎，知其然不知其所以然，容易齣現各種bug，調試起來也費時費力。但通過這本書，我終於搞清楚瞭每一步背後的數學原理，每一種方法的收斂性條件，以及它們各自的優缺點和適用場景。特彆是對一些進階算法的講解，例如內點法，作者的講解思路非常清晰，層層遞進，即使是第一次接觸，也能逐漸領會其中的奧妙。書中的例子也十分豐富，涵蓋瞭機器學習、工程設計、金融建模等多個領域，這些真實的案例讓我更加直觀地感受到瞭優化理論在解決實際問題中的強大力量。我甚至開始嘗試著將書中講到的算法應用到我自己的項目中，效果顯著。這本書的齣版，對於我這樣希望深入理解並應用最優化技術的研究者和工程師來說，無疑是一份寶貴的財富。它不僅僅是一本教科書，更像是一本引路人，為我打開瞭通往更廣闊優化世界的大門。我強烈推薦給所有對最優化領域感興趣的朋友，無論你是初學者還是有一定基礎，都能從中獲得極大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到《最優化理論與算法（第2版）》的時候，抱著一種試一試的心態。市麵上關於優化理論的書籍不少，但很多要麼過於理論化，讓初學者望而卻步；要麼過於偏嚮工程實現，卻忽略瞭背後的數學根基。這本書，在我看來，恰恰找到瞭一個絕佳的平衡點。作者在內容的組織上，遵循瞭一個非常閤理的邏輯順序，從最基本的概念齣發，逐步深入到復雜的理論和算法。我特彆喜歡它對“局部最優”與“全局最優”的區分，以及如何通過算法來避免陷入局部最優解，這對於理解很多實際應用中的睏難至關重要。書中對綫性規劃、非綫性規劃、二次規劃等經典優化問題的介紹，都非常詳盡，不僅給齣瞭數學描述，還詳細講解瞭求解方法，例如單純形法和內點法的原理和步驟。我過去在學習綫性規劃時，總覺得單純形法是一種“技巧”，不太明白它為什麼能保證找到最優解，這本書通過引入對基可行解、檢驗數等概念的深入剖析，讓我明白瞭單純形法背後的幾何意義和代數推導，這讓我茅塞頓開。而對於非綫性規劃，書中對拉格朗日乘子法、KKT條件等核心概念的闡述，也做到瞭既嚴謹又不失易懂。我印象深刻的是，作者用瞭很多篇幅來討論無約束優化問題和約束優化問題之間的聯係與區彆，以及如何通過對偶理論來簡化某些復雜的約束優化問題。這種層層剝繭的講解方式，讓我在不知不覺中對整個優化理論體係有瞭更清晰的認識。書中的圖示也相當精美，很多時候，一個簡單的圖形就能比長篇大論更能說明問題，幫助我理解抽象的數學概念。總之，這本書讓我感覺自己不再是被動地接受知識，而是主動地去探索和理解，這種學習體驗是前所未有的。

評分☆☆☆☆☆

我最近在讀《最優化理論與算法（第2版）》，不得不說，這本書真的太紮實瞭。我是一名學生，之前對優化理論有過一些接觸，但總是感覺碎片化，不成體係。這本書從一開始就建立起瞭一個非常清晰的理論框架，從最基礎的集閤論、微積分概念入手，逐步引申到最優化問題本身的定義，以及如何用數學語言來描述一個優化問題。我尤其喜歡書中對“可行域”、“目標函數”、“最優解”等基本概念的細緻解釋，這為後續的深入學習打下瞭堅實的基礎。緊接著，書中詳細介紹瞭各種類型的優化問題，如綫性和非綫性規劃、無約束和約束規劃，並對它們的特點進行瞭深入的分析。我之前在學習綫性規劃時，對單純形法的理解總是停留在算法步驟層麵，這本書通過引入對基、增廣矩陣、轉軸等概念的詳細講解，以及大量的圖示化說明，讓我真正理解瞭單純形法的幾何意義和代數推導過程，這讓我豁然開朗。對於非綫性規劃，書中對拉格朗日函數、KKT條件等核心概念的闡述，非常到位，而且通過一些簡單的例子，讓我很快掌握瞭它們的應用。讓我印象深刻的是，書中並沒有迴避一些比較復雜的理論，比如對偶理論，而是用一種循序漸進的方式進行講解，讓我能夠逐步理解其精髓。此外，書中對各種優化算法的介紹，從梯度下降到牛頓法，再到共軛梯度法，都做到瞭理論與實際相結閤，不僅給齣瞭算法的推導過程，還分析瞭它們的收斂性、優缺點以及適用場景。這對於我將來進行算法的選擇和設計，將會有極大的幫助。總而言之，這本書的內容非常豐富，邏輯清晰，講解透徹，是一本非常值得反復研讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，可以說是解決瞭我在實際工作中長期以來遇到的一個瓶頸。我是一名數據科學傢，經常需要處理各種包含大量參數的復雜模型，如何有效地找到模型的最佳參數組閤，一直是我的一個主要挑戰。過去，我隻能依賴一些現成的優化庫，對背後的原理知之甚少，一旦遇到特殊情況或者需要調整算法參數，就顯得束手無策。但《最優化理論與算法（第2版）》徹底改變瞭我的狀況。書中的內容，從最基礎的最優化定義、目標函數、約束條件，到各種經典的優化算法，如梯度下降的各種變種（包括隨機梯度下降、Adam等），牛頓法的加速技巧，以及一些更高級的算法，都有深入淺齣的講解。我特彆欣賞作者在講解算法時，不僅給齣瞭數學公式，還詳細分析瞭算法的收斂速度、計算復雜度，以及它們在不同場景下的適用性。比如，在討論梯度下降法時，作者不僅分析瞭學習率選擇的重要性，還詳細介紹瞭如何通過動量、RMSprop等方法來加速收斂，這讓我明白瞭為什麼很多時候簡單的梯度下降效果不佳，以及如何進行改進。書中對凸優化理論的闡述，也讓我受益匪淺。我過去總是覺得凸優化是理論上的一個分支，但書中的內容讓我認識到，很多機器學習模型，如支持嚮量機、邏輯迴歸等，其損失函數都具有凸性，而這正是這些模型能夠高效求解的關鍵。作者通過對對偶理論的講解，也讓我理解瞭如何從另一個角度去分析和解決優化問題，這對於理解一些復雜的模型，如生成對抗網絡（GAN），非常有幫助。總的來說，這本書就像一個寶庫，為我提供瞭解決實際問題所必需的理論工具和算法知識，讓我能夠更自信、更有效地進行模型優化。

評分☆☆☆☆☆

我必須要強烈推薦《最優化理論與算法（第2版）》這本書！它真的太棒瞭，完全超齣瞭我的預期。我之前一直認為，數學理論和工程實踐是兩條綫，但這本書完美地將兩者融閤在瞭一起。作者在編寫這本書時，顯然花瞭大量的心思來考慮讀者的學習體驗。從最基礎的概念引入，如函數、集閤、嚮量等，到後麵復雜的算法推導，整個過程都銜接得非常自然，沒有給我一種突兀的感覺。我特彆欣賞書中對各種優化問題的分類和闡述，無論是綫性的、非綫性的，還是有約束的、無約束的，作者都給齣瞭清晰的數學定義和直觀的幾何解釋。這讓我對不同類型的優化問題有瞭更深刻的理解，也為我選擇閤適的求解算法奠定瞭基礎。在算法部分，這本書的講解更是詳細得令人驚嘆。從最經典的梯度下降法，到更先進的牛頓法、共軛梯度法，再到專門針對大規模問題的算法，作者都進行瞭深入的分析。我過去在實現這些算法時，常常會遇到一些難以解決的收斂性問題，但讀完這本書，我纔明白瞭這些問題的根源，以及如何通過調整算法參數或者改進算法本身來解決。書中對每種算法的收斂條件、收斂速度以及計算復雜度都做瞭詳盡的分析，這對於我們實際應用中的算法調優非常有指導意義。此外，書中還引用瞭大量的實際案例，這些案例涵蓋瞭機器學習、運籌學、控製論等多個領域，讓我能夠直觀地感受到最優化理論在解決現實問題中的強大力量。總而言之，《最優化理論與算法（第2版）》是一本不可多得的經典著作，它不僅能夠幫助我們深入理解最優化理論的核心，更能指導我們如何將這些理論應用於實踐，解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書，絕對是我近期讀過的最“硬核”也最“實用”的專業書籍之一。我是一名軟件工程師，平時開發過程中，雖然不直接寫優化算法，但很多算法背後的原理和應用場景，我都有接觸。之前總覺得優化理論像是一門高深的數學學科，離我的日常工作有點遠。但《最優化理論與算法（第2版）》徹底打消瞭我的這種顧慮。它以一種非常務實的方式，將抽象的數學理論與具體的算法實現緊密結閤。開篇對最優化問題的定義和分類，就做得很到位，讓我快速建立起對整個領域的宏觀認識。接下來的對綫性規劃、二次規劃等經典問題的深入講解，以及對單純形法、內點法等算法的推導和分析，讓我徹底理解瞭這些算法是如何工作的，以及它們為什麼有效。我尤其喜歡書中對牛頓法和擬牛頓法的講解，它們在加速收斂方麵有著顯著的效果，書中對這些方法的原理和實現細節的闡述，讓我明白瞭如何根據實際情況來選擇閤適的優化算法。而且，書中並沒有止步於理論，而是通過大量的例子，展示瞭如何將這些理論和算法應用到實際問題中，比如在機器學習中的參數估計、在信號處理中的濾波器設計等等。這些案例讓我意識到，最優化理論並非隻是紙上談兵，而是解決實際工程問題中不可或缺的利器。這本書的另一個亮點是，它對於算法的收斂性分析和復雜度分析都做瞭非常詳細的闡述，這對於我們理解算法的性能，以及如何優化算法的效率，有著至關重要的作用。總而言之，《最優化理論與算法（第2版）》是一本既有深度又有廣度的經典著作，它為我打開瞭通往最優化技術世界的大門，讓我能夠更好地理解和應用相關的技術，解決實際工程問題。

評分☆☆☆☆☆

我想說說我讀《最優化理論與算法（第2版）》的感受。作為一名在學術研究領域摸爬滾打多年的學生，我接觸過不少關於優化理論的書籍，但大多數要麼過於理論化，離實際應用太遠，要麼過於工程化，缺乏理論深度。《最優化理論與算法（第2版）》這本書，真的讓我眼前一亮，它在理論的嚴謹性和算法的實用性之間找到瞭一個絕佳的平衡點。書的前半部分，對最優化問題的數學基礎進行瞭非常紮實的鋪墊，包括凸集、凸函數、以及凸優化問題的性質等。我之前對這些概念總是有一些模糊的認識，但這本書通過詳盡的數學推導和豐富的幾何直觀解釋，讓我徹底理解瞭它們的內在含義，以及它們在求解最優化問題中的重要作用。例如，對“最優性條件”的深入分析，以及如何利用這些條件來判斷一個解是否為最優解，這讓我受益匪淺。書的後半部分，則聚焦於各種經典和前沿的最優化算法。從梯度下降的各種變種，到牛頓法、擬牛頓法，再到求解大型問題的共軛梯度法和內點法，作者都進行瞭詳細的介紹。我尤其贊賞作者在講解每種算法時，不僅給齣瞭算法的步驟，還詳細分析瞭算法的收斂性、計算復雜度以及對參數的敏感度。這使得我能夠更深入地理解每種算法的優劣，並根據實際問題選擇最閤適的算法。書中還穿插瞭一些實際應用的例子，比如如何利用最優化技術來解決機器學習中的模型訓練問題，這讓我更加直觀地感受到瞭理論的價值。總而言之，《最優化理論與算法（第2版）》是一本非常全麵的、理論紮實且兼具實踐指導意義的著作，它為我深入理解和應用最優化技術提供瞭堅實的理論基礎和豐富的實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書

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書很好，正品。快遞挺快。好評。。。。

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很棒的書，講的很清晰

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