斯坦福与加州大学洛杉矶分校合作的凸优化经典教材

《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教授合著的一本经典著作。该书由剑桥大学出版社出版，是机器学习领域的重要参考资料，特别是对于那些从事优化理论、控制理论、信号处理、机器学习算法设计以及数据分析等领域研究的专业人士来说，它是一本不可或缺的工具书。 本书深入探讨了凸优化的基本概念、理论和方法，涵盖了凸集、凸函数、凸程序、梯度下降法、对偶性、KKT条件等核心主题。作者通过清晰的阐述和丰富的实例，使读者能够理解和掌握如何利用凸优化技术解决实际问题，包括但不限于最优化问题、线性规划、二次规划、约束优化、支持向量机等。 书中强调了凸优化问题的特殊性质，如全局最优性和容易求解性，使得在众多非凸优化问题中，凸优化方法具有较高的效率和稳定性。此外，书中还介绍了重要的数值算法，如内点法，以及在实际应用中的一些策略，如迭代与分解方法，以提高大规模问题的求解效率。 《凸优化》不仅提供了扎实的理论基础，还包含了丰富的实践案例和应用示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。书中的每章都配有习题和解答，便于读者巩固所学并进行自我测试。此外，随着计算机科学的发展，书中还包含了一些关于现代优化软件包（如CVX、Gurobi等）的介绍，以增强读者在实际工作中运用这些工具的能力。 《凸优化》是一部集理论深度和实用性于一体的优秀教材，对于希望深入了解和应用凸优化理论的人来说，无论是学术研究还是工业界实践，都是一个宝贵的学习资源。同时，它也体现了两位作者在该领域的深厚造诣和对教学的卓越贡献。