Stephen Boyd's Convex Optimization: A Comprehensive Guide

《凸优化》（Convex Optimization）是由斯坦福大学电气工程系的Stephen Boyd教授与加州大学洛杉矶分校电气工程系的Lieven Vandenberghe教授合作编著的一本经典著作。这本书主要探讨了在优化理论中的一个重要分支——凸优化，它在信息技术、机器学习、经济决策等领域具有广泛的应用。 凸优化是一门研究目标函数和约束条件都是凸集的最优化问题的数学分支。这种特性使得这类问题通常比非凸优化问题更容易求解，因为它们的最优解总是全局的，且可以利用强大的理论基础如Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件来找到。本书详细阐述了凸函数的性质、梯度法、拉格朗日乘数法、单纯形方法以及更高级的算法，如内点法，这些都是解决凸优化问题的核心技术。 作者Stephen Boyd以其深入浅出的风格和对实践应用的强调，使读者能够理解并掌握这些复杂概念。书中不仅包含了理论证明，还有大量的实例和编程代码，帮助读者在实际操作中运用所学知识。《凸优化》还涵盖了优化问题的广泛应用，如信号处理、控制理论、金融工程、计算机视觉等，让读者了解到凸优化在实际问题中的实用价值。 该书由剑桥大学出版社出版，自2004年首次印刷以来，不断更新和修订，以确保内容的准确性和时效性。版权方面，除非得到出版社的书面许可，否则任何复制都必须遵循相关规定。对于有兴趣深入了解凸优化的人来说，《Convex Optimization》是不可或缺的学习资源，对于研究生、研究人员以及工程师来说，它既是理论指导，也是实践参考书籍。 如果你想要进一步探索这一领域的知识，可以从作者网站上获取更多信息（www.cambridge.org/9780521833783），同时也可以参考图书馆的记录或通过网络搜索获取图书目录和学术评价。无论你是希望深化理论理解还是寻求解决实际问题的方法，《凸优化》都将为你提供一个坚实的起点。