斯坦福与加州大学洛杉矶分校合作的凸优化权威指南

"《凸优化》（Convex Optimization）是由斯坦福大学电气工程系的Stephen Boyd教授和加州大学洛杉矶分校电气工程系的Lieven Vandenberghe教授合作编著的一部经典著作。本书是剑桥大学出版社出版的，作为最优化理论的重要参考资料，它系统地探讨了凸优化这一领域的核心概念和技术。凸优化是一门研究在满足特定条件（如凸性）下的优化问题求解的数学分支，这些条件确保了解的存在性和唯一性，使得问题求解更为直观且有效。 书中涵盖了广泛的凸优化问题，包括但不限于线性规划、二次规划、凸函数最小化、拉格朗日乘数法等，这些都是工业界和科研领域广泛应用的工具。作者通过深入浅出的讲解和丰富的实例，帮助读者理解并掌握解决实际问题的策略。此外，书中提供的开源文档和配套的书内程序代码，可以直接搜索作者名字访问页面下载，方便读者进行实践和进一步研究。 《凸优化》不仅适合于研究生和高级工程师进行深入学习，也对研究人员、工程师和数据科学家具有极高的参考价值。书中包含了大量的理论证明和算法描述，以及针对不同应用场景的案例分析，使读者能够全面理解凸优化在诸如信号处理、机器学习、控制理论等领域的应用。 该书的版权信息表明，未经剑桥大学出版社的书面许可，任何部分复制都需遵守相关法律和集体许可协议。自2004年首次出版以来，经过多次修订和更新，确保内容的准确性和时效性。对于想要深入探索凸优化的读者来说，这本书是一个不可或缺的基石，也是通往高效解决复杂优化问题的桥梁。"