凸优化方法详解：经典理论与实践应用

《凸优化方法》是一本由Stephen P. Boyd和Lieven Vandenberghe合著的经典著作，两位作者分别来自斯坦福大学电气工程系和洛杉矶加州大学电气工程系。本书聚焦于凸优化领域，这是优化理论中的一个重要分支，主要研究如何在满足特定约束条件下寻找函数的最大值或最小值，其中目标函数和约束条件都是凸集。 凸优化的特点在于其问题求解过程相对简单且有明确的全局最优解，这在实际工程和经济决策中具有广泛的应用，如信号处理、机器学习、控制理论、金融工程等。通过这本书，读者可以深入理解凸函数的性质，掌握著名的算法如拉格朗日乘数法、内点法、梯度投影法等，并了解如何利用这些工具来解决复杂的优化问题。 书中涵盖了广泛的凸优化理论，包括基本概念、最优化基础、对偶性理论、多变量优化、整数和离散优化、无约束优化、约束优化、网络流问题、二次规划、二次规划的特殊形式等。作者通过丰富的实例和清晰的解释，使得非专业人士也能逐步掌握这一领域的核心思想。 《凸优化》一书由剑桥大学出版社出版，适合对优化理论感兴趣的研究生、工程师以及研究人员阅读，特别是那些希望提升在优化问题求解能力的专业人士。该书不仅提供了深入的理论分析，还包含了大量实用的技巧和代码示例，便于读者在实践中应用所学知识。 版权方面，这本书受到法律保护，除非获得剑桥大学出版社的书面许可，否则任何形式的复制都必须得到许可。此版本为2004年首次出版，之后进行了第七次印刷并进行了修订。该书在英国剑桥和美国纽约都有发行，读者可以通过剑桥大学出版社的网站获取更多信息，如网址：www.cambridge.org/9780521833783。 《凸优化方法》是优化理论领域的经典之作，对于想要在这个领域深入探索或者将其应用于实际问题解决的人来说，是一部不可多得的参考资料。