具体描述
阅读《凸分析与优化》仅需要线性代数和数学分析的基本知识。通过学习《凸分析与优化》，可以了解凸分析和优化领域的主要结果，掌握有关理论的本质内容，提高分析和解决最优化问题的能力。因此，所有涉足最优化与系统分析领域的理论研究人员和实际工作者均可从学习或阅读《凸分析与优化》中获得益处。此外，《凸分析与优化》也可用作高年级大学生或研究生学习凸分析方法和最优化理论的教材或辅助材料。
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目录信息
读后感
难度很大，应用例子少，主要面对纯理论。 书写得很条理----所有东西都能在前面找到根据。这样的坏处是看到前面的有时候你不知道为什么要给出这些结论，看到后面才知道是给后面做基础的。 而且为了给后面做好基础，前面论述太多，罗列各种定理。这样很容易看了忘…… 我觉得，...
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用户评价
《凸分析与优化》——这个书名，在我初次看到时，就如同一个精准的定位，直指我长久以来在探索数学工具解决实际问题过程中的一个关键缺失。我深信，优化是实现效率最大化、成本最小化和效益最大化的核心驱动力，而“凸分析”则像是为这种优化提供了一套严谨而优雅的数学语言和方法论。我一直对数学在科学、工程、经济等众多领域的应用抱有极大的兴趣，尤其是在面对复杂问题时，如何找到最优解，一直是我的一个思考方向。我期待这本书能够为我打开一扇通往深刻理解优化理论的大门。我设想，书中会详细阐述“凸集”的几何特性，例如其“无凹陷”的性质，以及“凸函数”在数学上的重要属性，例如其在求解最小值问题时，局部最优解即为全局最优解的特殊性。更令我兴奋的是，我希望这本书能够清晰地展示，为何“凸”的性质能够使得大量的优化问题变得更容易求解，甚至能够找到高效的算法。我渴望学习如何将现实生活中的各种复杂场景，例如金融投资组合的构建、生产制造过程的优化、以及人工智能模型的训练，抽象成数学模型，并运用凸分析的理论来分析这些模型的性质，从而找到最优的解决方案。我尤其期待书中能够深入探讨诸如线性规划、二次规划等经典的凸优化问题，以及它们对应的求解算法。这本书在我书架上的位置，仿佛是我求知之路上的一座灯塔，它将指引我更清晰地认识和解决现实世界中的优化难题。
评分这本书的书名——《凸分析与优化》，在我第一次看到它的时候，就在我的脑海中激起了层层涟漪。我一直在寻求能够提升我解决复杂问题的能力的方法，而“优化”这个词，无疑是其中最引人瞩目的关键字之一。它代表着效率的提升，资源的最佳配置，以及在诸多可能性中找到最优解。而“凸分析”，则为优化提供了一个强有力的数学框架。我一直以来对数学在科学和工程领域中的应用都抱有浓厚的兴趣，而凸分析和优化正是这样一门既有深厚理论根基，又能在实际应用中发挥巨大作用的学科。我期待这本书能够像一本精巧的工具箱，为我提供解决各种优化难题的理论武器和方法论。在我看来，这本书的价值不仅仅在于介绍数学概念，更在于它如何将这些抽象的概念与现实世界的挑战联系起来。我设想，书中或许会通过一些生动的案例，来展示凸集和凸函数在不同领域的应用，比如在经济学中解释边际成本递增，在物理学中描述能量最低原理，甚至在工程设计中优化材料的力学性能。我特别希望书中能够深入探讨凸优化问题的几个关键要素，例如如何识别一个问题是否为凸优化问题，凸优化问题为何比非凸问题更容易解决，以及有哪些成熟的算法可以用来求解凸优化问题。我对书中关于“最优性条件”的阐述尤为期待，因为这直接关系到我们如何判断一个解是否为最优解，以及如何有效地找到这个解。这本书的厚度和内容，让我预感到它将是一段漫长而充实的学习旅程，但我也相信，这段旅程必将为我的知识体系带来质的飞跃，让我能够以一种更加系统和高效的方式去理解和解决现实世界中的优化难题。
评分《凸分析与优化》的书名，如同一扇通往严谨数学世界的大门，让我心生向往。我一直相信，数学不仅仅是抽象的符号和公式，更是解决现实世界问题的强大工具。而“优化”这个词，更是直接触及了效率、成本、收益等诸多关乎实际应用的根本问题。我曾多次在不同的场合，如学习机器学习、金融建模，甚至只是在思考如何最高效地安排日常事务时，感受到对“优化”概念的强烈需求，但往往受限于理论基础的薄弱。这本书的出现，无疑是为我补足了这一关键的知识短板。我期待着，这本书能够以其特有的深度和广度，为我揭示“凸分析”这一数学分支的精髓。我设想，书中会详细阐述“凸集”的几何直观意义，比如它的“不走弯路”的特性，以及“凸函数”的内在数学美感，例如其在求解极值问题时的便利性。更令我兴奋的是，我期待书中能够清晰地展现，这些“凸”的性质是如何让原本棘手的优化问题变得迎刃而解。我渴望了解，如何将现实生活中的各种复杂场景，如产品定价、资源分配、算法调优等，转化为严格的数学模型，并运用凸分析的理论工具来分析模型的性质，从而找到最优的解决方案。我尤其期待书中能够对一些核心的凸优化算法，如梯度下降及其变种，进行深入的解析，包括它们的原理、优缺点以及适用场景。这本书在我书架上占有的显眼位置，仿佛是对我未来知识探索的一次庄严承诺，我相信，它定将引领我走向一个更加理性、高效的思维模式。
评分《凸分析与优化》这个书名，给我一种既有理论深度又有应用价值的强烈预感。我一直对那些能够将抽象的数学概念转化为解决实际问题的强大工具的学科充满热情。优化，作为一种追求“最佳”状态的科学，在当今社会的应用几乎无处不在，从经济学中的资源配置，到工程学中的设计优化，再到计算机科学中的算法效率提升，都离不开它的身影。而“凸分析”，作为优化理论的坚实基石，更是让我充满了探索的欲望。我期待这本书能够以其系统性的讲解，为我揭示“凸”的数学魅力。我设想，书中会详细阐述“凸集”的几何定义及其重要的拓扑和代数性质，以及“凸函数”的定义，例如它在任意两点之间的取值都小于等于连接这两点的线段上的取值。更重要的是，我希望这本书能够清晰地解释，为何具有“凸”性质的集合和函数，能够使得优化问题变得相对容易求解，并可能存在高效的算法。我迫切地想要了解，如何将现实世界中的各种挑战，例如如何最小化生产成本，如何最大化投资回报，如何优化机器学习模型的训练过程，抽象成数学模型，并运用凸分析的理论来分析这些模型的性质，从而找到最优的解决方案。我尤其期待书中能够包含一些关于不同类型凸优化问题的介绍，以及它们各自的求解方法。这本书在我书架上的位置，就好比一个待挖掘的矿藏，我知道，一旦我深入其中，必将收获丰厚的知识财富。
评分拿到《凸分析与优化》这本书，我首先被它精炼的书名所吸引。在信息爆炸的时代，很多书名都冗长且冗余，而“凸分析与优化”四个字，却直击要害，点明了核心内容，既有理论的深度，又有应用的广度。我一直对能够解决实际问题的数学工具充满兴趣，而优化无疑是其中最重要的一类。从最简单的线性规划，到更复杂的非线性规划，再到各种算法的迭代更新，优化理论的发展深刻地影响着我们生活的方方面面，从生产制造到金融投资，再到人工智能的决策过程。这本书的出现，对我而言，就像是在浩瀚的数学海洋中找到了一座指引方向的灯塔。我设想，这本书不仅仅是理论的堆砌，更会是一座连接抽象数学概念与具体应用场景的桥梁。作者必定会用严谨的数学语言，但同时也会辅以清晰的逻辑和恰当的例子，来解释那些看似晦涩的“凸”的性质，以及这些性质如何使得优化问题变得可解，甚至高效可解。我非常期待书中能够对“凸集”和“凸函数”这两个核心概念进行深入的剖析，解释它们为何如此重要，以及它们在数学建模中的普遍性。更重要的是，我希望书中能够详细介绍如何利用这些概念来建立优化模型，并探讨求解这些模型的各种方法，包括但不限于解析方法和数值方法。当我在阅读这本书的过程中，我脑海中浮现出许多实际应用场景：如何为一家物流公司规划最优的配送路线，以最小化运输成本和时间；如何为投资组合选择最优的资产配置，以在风险可控的前提下最大化收益；如何训练一个深度学习模型，以最小化损失函数，提高预测精度。我深信，这本书将为我理解和解决这些问题提供坚实的理论基础和强大的工具。
评分《凸分析与优化》这个书名，在我看来，是对一个既深刻又实用的数学分支的高度概括。我一直对那些能够解释世界运行规律并指导我们如何做出更优决策的学科充满好奇。优化，无疑是其中最贴近我们日常生活和工业生产的核心概念之一。而“凸分析”，则为这个庞大而复杂的优化世界，提供了一个清晰而强大的理论框架。我期待这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿越数学的丛林，去理解那些看似抽象的“凸”的本质。我设想，书中会首先奠定坚实的理论基础，详细解释“凸集”的几何特性，例如其任何两点间的线段都完全包含于集合内部的独特性，以及“凸函数”的内在数学美，比如它在全局范围内具有唯一最优解（或最小点/最大点）的吸引力。更重要的是，我迫切希望书中能够清晰地阐述，这些“凸”的性质是如何将一类原本非常困难的优化问题，转化为相对容易求解的问题。我渴望学习如何将现实世界中的种种挑战，例如高效的交通网络设计、最优的资源调度、以及机器学习模型的训练过程，抽象成数学模型，并运用凸分析的理论来分析这些模型的性质，从而找到最佳的解决方案。我对书中可能包含的关于各种凸优化算法的详细介绍，尤其是它们在实际应用中的案例分析，充满了期待。这本书在我书架上，就像一颗等待被发掘的珍珠，我知道，一旦我深入其中，它所蕴含的智慧必将闪耀。
评分《凸分析与优化》这个书名，本身就蕴含着一种严谨而充满力量的美感。当我拿到这本书时，首先吸引我的是它封面设计的简洁大气，没有过多的装饰，只有书名本身所散发出的知识气息。我一直认为，数学作为一门学科，其最迷人的地方在于它能够用最抽象的符号和逻辑，来描述和解决现实世界中最复杂的问题。而凸分析和优化，正是这种力量的绝佳体现。我曾经在不同的场合接触过一些优化的概念，比如在学习经济学时理解的供需平衡，在学习运筹学时了解的资源调度，但总觉得缺乏一个系统性的理论框架来支撑。这本书的出现，仿佛为我填补了这一块重要的知识空白。我特别期待书中能够详细地介绍“凸集”的几何直观意义，以及“凸函数”在数学上的重要性质，例如它的单调性、极值性质以及如何判断一个函数是否为凸函数。更重要的是，我希望书中能够详细阐述凸分析是如何为优化问题提供理论基础的。例如，如何将实际问题转化为一个数学模型，并利用凸分析的工具来分析这个模型的性质，从而指导我们找到最优解。我脑海中浮现出许多可能应用这本书的场景：如何在金融市场中构建一个风险最小化的投资组合；如何设计一个最优的生产计划，以最小化成本并最大化利润；如何在机器学习领域，通过优化损失函数来训练出性能卓越的模型。我设想，这本书会带领我一步步深入理解这些问题的数学本质，并掌握解决这些问题的有效方法。我对书中可能包含的关于各种优化算法的介绍充满了期待，特别是那些能够处理大规模、高维度问题的算法，因为这在当今数据驱动的时代尤为重要。
评分这本书的书名，《凸分析与优化》，仅仅四个字，却在我的认知领域中打开了一个全新的窗口。我长期以来都对数学在解决实际问题中的应用感到着迷，而“优化”这个词，更是直接指向了效率、效益和资源配置的最佳化，这在任何领域都具有至关重要的意义。我曾零散地接触过一些关于算法和模型优化的概念，但总觉得缺乏一个系统性的理论基础来支撑。因此，当看到这本书的书名时，我内心涌现出一种强烈的渴望，想要深入了解“凸分析”这个概念，以及它如何为“优化”提供坚实的理论支撑。我期待这本书能够带领我走进一个由严谨数学逻辑构建的世界，在那里，每一个概念都精确而有力。我设想，书中会详细阐述“凸集”的几何特性，例如其封闭性、连通性等，以及“凸函数”的内在规律，例如其下凸的形状以及在极值点上的独特表现。更重要的是，我希望这本书能够清晰地展示，这些数学上的“凸”的性质，是如何使得求解优化问题变得更加容易和高效。我迫切地想要知道，如何将现实生活中的各种挑战，例如生产调度、物流配送、金融投资策略等，抽象成数学模型，并通过凸分析的理论来分析这些模型的性质，进而找到最优的解决方案。我尤其期待书中能够包含一些经典的凸优化算法的详细讲解，以及这些算法的收敛性分析，因为这对于我理解算法的原理和应用范围至关重要。这本书在我书架上的位置，仿佛是一个待开发的宝藏，我深信，一旦我深入其中，必将获得前所未有的知识和启发。
评分这本书的书名引起了我的强烈好奇，虽然我之前接触过一些关于数学和理论物理的书籍，但“凸分析”和“优化”这两个词组合在一起，总给人一种既抽象又实用的感觉，让人不禁想要一探究竟。当我拿到这本书时，厚实的装帧和密密麻麻的公式就让我感受到了它的专业性，这让我既有些许畏惧，又充满了期待。我花了很长时间才真正开始阅读，因为我清楚，要理解这本书的内容，需要一定的数学基础，而且不能急于求成。在翻阅目录时，我看到了诸如“凸集”、“凸函数”、“最优性条件”、“对偶理论”等章节，这些都是我曾经在其他地方零散接触过但从未系统学习过的概念。我开始想象，作者会如何将这些看似独立的数学工具，串联起来，解决现实世界中的各种优化问题。比如，在经济学领域，如何利用凸分析来建模成本函数、效用函数，并找到最优的资源分配方案；在机器学习中，如何将模型的训练过程看作是一个优化问题，并利用凸优化的方法来找到最佳的模型参数。甚至在工程领域，例如在设计高效率的交通网络或能源系统时，也可能涉及到类似的优化思想。这本书的封面设计也很有特色，简洁的线条勾勒出一种向上攀升的趋势，仿佛在预示着通过学习本书，读者在解决复杂问题时也能实现“优化”和“进步”。我特别期待书中能够包含一些经典的优化算法的详细推导和讲解，例如梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等，并且能够深入剖析这些算法的收敛性、稳定性和计算复杂度，这样我才能在实际应用中做出明智的选择。同时，我也希望书中能够探讨一些非凸优化问题的处理方法，虽然书名强调“凸分析”，但现实世界中的许多问题往往是非凸的，了解一些近似方法或启发式算法的原理，也能极大地拓展我的知识边界。这本书在我书架上已经摆放了很久，每次看到它，我都会被它背后所蕴含的强大数学力量所吸引，它就像一位沉默的智者，等待着我去发掘它深藏的智慧。
评分《凸分析与优化》——当我看到这个书名时，我的脑海中立刻浮现出一个严谨、高效且充满力量的数学世界。我长期以来都对那些能够指导我们做出更优决策、提升效率的科学分支抱有浓厚的兴趣。优化，作为一种追求“最佳”的艺术和科学，其应用范围之广，影响之深远，令人惊叹。而“凸分析”，则为这个广阔的优化领域，提供了一个清晰、有力且普适的理论框架。我期待这本书能够像一位循循善诱的老师，带领我一步步理解“凸”的数学本质及其在优化问题中的核心作用。我设想，书中会首先深入浅出地介绍“凸集”的基本概念，包括其几何直观的意义，以及“凸函数”的定义及其重要的数学性质，例如其在求极值问题上的“局部最优即全局最优”的优越性。更令我兴奋的是，我渴望书中能够清晰地阐释，为何“凸”的性质能够将许多原本难以处理的优化问题，转化为易于求解甚至高效求解的问题。我迫切地想要学习如何将现实生活中各种复杂的问题，例如最优的资源分配、最经济的生产计划、以及最精准的机器学习模型，抽象成数学模型，并运用凸分析的理论来分析这些模型的性质，从而找到最优的解决方案。我尤其期待书中能够对经典的凸优化问题，如线性规划和二次规划，进行详细的讲解，并介绍相应的求解算法。这本书在我书架上的位置，仿佛是一个知识的宝盒，我深信，一旦我打开它，必将收获解决复杂问题的新视角和新能力。
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