Nocedal & Wright - 数值优化（第二版）英文电子书

"Nocedal和Wright的《Numerical Optimization》是数值优化领域的经典著作，第二版，英文版，高清质量。这本书由Jorge Nocedal和Stephen J. Wright合著，他们分别来自Northwestern University的EECS部门和University of Wisconsin的Computer Sciences Department。该书涵盖了数值优化的广泛主题，对于理解和应用优化算法至关重要。" 《Numerical Optimization》是一本深入探讨数值优化技术的权威教材，适合于研究生和专业研究人员。数值优化是解决各种工程、科学和经济问题中的最优化问题的关键工具。本书旨在提供一个全面而现代的视角，涵盖了线性、非线性、二次和约束优化等领域。 书中详细讲解了优化算法的基础理论，包括梯度法、牛顿法、拟牛顿法以及共轭梯度法等。这些方法在处理连续可微的函数优化问题时非常有效。此外，书中还涉及了无约束优化中的全局收敛性和局部收敛性分析，这些都是理解算法行为和选择合适算法的关键。 非线性优化部分，作者介绍了拉格朗日乘子法和惩罚函数法，这两种方法常用于处理有约束的优化问题。书中还讨论了内点法和 barrier 方法，它们在处理大规模线性规划和二次规划问题时表现出色。 在矩阵理论和数值线性代数的基础上，Nocedal和Wright解释了如何利用矩阵分解来加速优化算法的执行。这包括QR分解、Lanczos 过程和Krylov子空间方法，这些在求解大型稀疏系统中尤其重要。 除了理论部分，书中还包含了许多实际应用案例和编程练习，帮助读者将所学知识应用于实际问题。书中的例子覆盖了诸如统计建模、机器学习、工程设计和金融优化等领域，强调了算法的实际实现和性能评估。 此外，书后附有详细的参考文献，为读者提供了进一步研究的资源。数学分类号表明，这本书涉及的主要数学领域包括运筹学和最优化、计算数学，同时它也适用于初学者和专家作为入门或参考材料。 《Numerical Optimization》是数值优化领域的基石之作，它不仅提供了理论基础，还涵盖了丰富的实践应用，对于希望在优化领域深入学习的读者来说，是一本不可或缺的参考资料。