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)是一本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教授合著的经典教材，它由剑桥大学出版社出版。这本书在2004年首次发行，后续进行了多次修订以包含更正，并在版权法律允许的范围内进行传播。该书是关于数学优化理论中的一个重要分支——凸优化，它是解决许多实际问题，如机器学习、信号处理、经济学决策等领域的核心工具。 凸优化主要研究的是那些在其定义域内图形形状为凸集的优化问题。这种特殊性使得凸优化问题具有许多优越的性质，例如全局最优解总是可以找到，且可以通过简单的算法，如梯度法或单纯形方法，高效地求得。相比于非凸优化问题，凸优化问题通常更加可解析，计算效率更高，因此在实际应用中被广泛采用。 本书详细介绍了凸函数的性质、凸集和凸程序的基本概念，包括但不限于凸函数的极值点、对偶性、拉格朗日乘数法等核心理论。此外，书中还涵盖了梯度下降法、内点法、分枝定界法等优化算法，以及一些重要的应用实例，如线性规划、二次规划、二次锥规划等。通过阅读这本书，读者不仅可以掌握理论知识，还能学会如何将这些理论应用于实际问题，提高问题求解的精度和效率。 《凸优化》不仅是学术研究者的必备参考书，也是工程技术人员提升优化技能的实用手册。随着大数据和人工智能的发展，对高效优化方法的需求日益增长，掌握凸优化原理对于从事信息技术行业的专业人士来说具有重要意义。因此，无论你是希望深入理解优化理论，还是寻求解决实际问题的策略，这本书都是一个不可或缺的资源。