斯坦福大学与加州大学洛杉矶分校联合出品：凸优化理论权威指南

《凸优化》(ConvexOptimization) 是由史蒂芬·波伊德(Stephen Boyd)和莱文·范德贝格赫(Lieven Vandenberghe)两位作者共同编写的经典著作，他们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。本书由剑桥大学出版社(Cambridge University Press)出版，旨在提供最优化理论中的关键概念和技术，特别是针对凸优化这一领域。 凸优化是数学优化的一个分支，它关注的是那些在其定义域内所有部分都属于凸集的函数优化问题。这些函数具有特殊性质，即它们的图形在平面上不会形成凹陷或尖角，这使得许多求解方法变得更为直观和有效。凸优化在众多领域中有着广泛的应用，包括信号处理、机器学习、控制理论、经济学、计算机视觉以及通信工程等。 书中涵盖了基础理论，如凸集、凸函数、凸优化问题的表述、梯度下降法、拉格朗日乘数法和Karush-Kuhn-Tucker条件等核心概念。作者深入浅出地介绍了各种求解策略，包括线性规划、二次规划、二次约束最优化、凸无约束优化、分段函数优化以及对偶性等，并且通过大量实例展示了这些方法的实际应用。 值得注意的是，本书强调了实际操作中的算法设计和数值技巧，帮助读者理解和掌握如何在实际工程场景中实施凸优化算法。此外，书中还提供了丰富的编程示例，通常使用MATLAB语言，这对于理解和实践凸优化至关重要。 第七次印刷版本于2009年发布，包含了之前的修订和错误修正，确保了内容的准确性。对于有兴趣深入了解凸优化理论的读者来说，《凸优化》不仅是一本权威的教科书，也是研究者和工程师的重要参考文献。对于任何想要解决复杂问题并寻求高效解决方案的人来说，这本书都是一个必不可少的资源，因为它揭示了如何在数学的严谨性和工程实践之间架起桥梁。访问剑桥大学出版社的网站（http://www.cambridge.org/9780521833783）可以获取更多关于该书的详细信息和购买链接。