斯坦福与加州大学洛杉矶分校合作：凸优化经典教材

《凸规划》(Convex Optimization)是由斯坦福大学电气工程系的Stephen Boyd教授和洛杉矶加利福尼亚大学电气工程系的Lieven Vandenberghe教授合作编写的经典著作。本书是组合优化领域的一部重要参考书籍，特别针对那些对优化问题中的凸性性质、求解方法和应用感兴趣的读者。凸优化是一门研究在凸集上的最优化问题的数学分支，其特点是目标函数和约束条件都是凸函数，这使得许多复杂问题可以被有效地求解。 凸优化的核心概念包括凸集、凸函数的定义和性质、梯度下降法、凸优化的标准形式（如线性规划、二次规划等）、凸包、对偶理论以及凸优化算法的设计与分析。书中深入探讨了这些概念，如Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 点、强凸性、多面体的凸性，以及如何利用凸性简化求解过程，避免局部最优，确保全局最优解。 Boyd和Vandenberghe通过清晰的理论阐述和丰富的实例，使读者不仅能够理解基本原理，还能掌握如何将这些理论应用于实际问题，比如信号处理、机器学习、经济学和控制理论等多个领域的优化问题。他们使用的MATLAB工具箱也极大地增强了本书的实践性，读者可以通过该工具进行模型构建和求解实验。 本书出版于2004年，并多次修订以反映新的研究成果和技术发展。它不仅是学术研究者的必备参考资料，也是研究生课程和专业研讨会的重要教材。对于希望深入理解和应用凸优化的工程师、科学家、经济学家和计算机科学家来说，《凸规划》提供了坚实的理论基础和实用技术指导，是不可或缺的学习资源。