英文版数值优化：Jorge Nocedal与Stephen J. Wright合著

"《Numerical Optimization Second Edition》是由Jorge Nocedal和Stephen J. Wright合著的一本英文课本，主要关注数值优化在机器学习和深度学习中的应用。本书是Springer Series in Operations Research and Financial Engineering系列的一部分，提供深入的理论、算法和实践案例，对优化问题的处理有详尽的探讨。" 本书涵盖了数值优化领域的核心概念，包括线性规划、非线性规划、梯度方法、牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法等。这些方法在机器学习中至关重要，因为它们用于寻找模型参数的最佳配置，以最大化或最小化特定目标函数。在深度学习领域，优化算法如随机梯度下降（SGD）及其变体（如动量SGD、Adam等）用于更新神经网络的权重，以提高预测性能。 书中还涉及了随机编程、变分不等式和互补问题，这些都是解决复杂优化问题时常见的工具。随机编程考虑了随机因素，使优化问题能够处理不确定性。变分不等式和互补问题则在处理平衡和均衡问题时非常有用，例如在物流和供应链管理中的应用。 除了基本的优化技术，作者还讨论了性能分析、稳定性以及如何处理优化过程中的扰动。这对于理解算法在实际环境中的行为至关重要，尤其是在数据波动或系统变化的情况下。 此外，书中可能还包含了离散事件模拟和蒙特卡洛方法的应用，这些在建模复杂系统和评估概率事件时非常有用。离散事件模拟可以帮助我们理解物流和供应链管理中的动态过程，而蒙特卡洛方法则通过随机抽样来估计概率分布和计算复杂问题的解决方案。 《Numerical Optimization Second Edition》是一本全面的参考书，适合希望深入理解数值优化方法以及其在机器学习和深度学习中应用的学生和专业人士。书中的理论和算法详细阐述，辅以实际案例，使得读者能够将所学知识应用到实际问题中去。