Numerical Optimization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- optimization
- 优化
- 数学
- 算法
- 机器学习
- numerical
- Mathematics
- 计算机科学
- 数值优化
- 最优化算法
- 数学建模
- 计算数学
- 线性代数
- 迭代方法
- 凸优化
- 数值分析
- 工程数学
- 优化理论
具体描述
Numerical Optimization presents a comprehensive and up-to-date description of the most effective methods in continuous optimization. It responds to the growing interest in optimization in engineering, science, and business by focusing on the methods that are best suited to practical problems.Drawing on their experiences in teaching, research, and consulting, the authors have produced a textbook that will be of interest to students and practitioners alike. Each chapter begins with the basic concepts and builds up gradually to the best techniques currently available.Because of the emphasis on practical methods, as well as the extensive illustrations and exercises, the book is accessible to a wide audience. It can be used as a graduate text in engineering, operations research, mathematics, computer science, and business. It also serves as a handbook for researchers and practitioners in the field.Above all, the authors have strived to produce a text that is pleasant to read, informative, and rigorous - one that reveals both the beautiful nature of the discipline and its practical side.MMOR Mathematical Methods of Operations Research, 2001: "The book looks very suitable to be used in an graduate-level course in optimization for students in mathematics, operations research, engineering, and others. Moreover, it seems to be very helpful to do some self-studies in optimization, to complete own knowledge and can be a source of new ideas.... I recommend this excellent book to everyone who is interested in optimization problems."
作者简介
目录信息
读后感
数值优化领域的力作。写的非常好。Nocedal和wright在优化领域有着丰富的经验和知识，在第一版的基础上增强了二十一世纪前几年的最新进展，内点法。算法流程清晰，原理清楚。适合学生和研究者参阅。
评分两位作者都来自CS专业，在优化领域享有崇高地位，都是SIAM的Fellow。这本书主要讲连续优化，理论性很强，从最简单的牛顿法，梯度，再到有约束的优化问题中的对偶，KKT，单纯性等方法，最后再到非线性领域的罚函数和内点法，一气呵成，看的不光是数学，也是优化领域的发展史。 ...
评分很好，很详细，强烈推荐！
评分是我们最优化的参考书，这学期正在读。 相比袁亚香的非线性优化计算方法，这本书不仅仅有详细的理论分析，算法给的也很全。而袁的书有些侧重于理论部分。这本书读起来也相对于袁较容易。 国外的书总是给人一种娓娓道来的感觉，觉得作者是真真正正给你再讲，并不是机械的将知识...
评分是我们最优化的参考书，这学期正在读。 相比袁亚香的非线性优化计算方法，这本书不仅仅有详细的理论分析，算法给的也很全。而袁的书有些侧重于理论部分。这本书读起来也相对于袁较容易。 国外的书总是给人一种娓娓道来的感觉，觉得作者是真真正正给你再讲，并不是机械的将知识...
用户评价
初次接触这本书，我被它封面设计所吸引，简洁大气，仿佛预示着内容的深邃与专业。翻开书页，映入眼帘的是一行行严谨的数学符号和公式，这让我既感到一丝敬畏，又涌起一股学习的冲动。书中对于基本概念的阐述，比如目标函数、约束条件、可行域等，都力求清晰透彻，并且不遗漏任何重要的细节。我特别欣赏作者在讲解算法时，总是会深入剖析其背后的数学原理，而不是仅仅给出公式。例如，在介绍一阶优化方法时，书中详细推导了梯度下降法的收敛性定理，并分析了其在不同函数形式下的表现。这种深度挖掘，让我能够真正理解算法的精髓，而不仅仅是停留在表面。此外，书中还提供了大量的图示和实例，这些可视化工具极大地帮助了我理解抽象的数学概念。我深刻体会到，一本好的数学书籍，不仅仅是传递知识，更是在培养读者的逻辑思维能力和解决问题的能力。这本书在这方面做得非常出色，它让我看到了数值优化的魅力，也激发了我进一步学习的动力。我深信，这本书将成为我探索数值优化世界的坚实基石。
评分这是一本真正意义上的“厚积薄发”之作。从目录上看，它就涵盖了数值优化的诸多重要分支，从最基础的无约束优化，到约束优化，再到大规模优化问题，以及一些更高级的主题，如非线性最小二乘法和组合优化。我特别喜欢书中在介绍每种优化算法时，都详细地分析了其优缺点、适用范围以及在不同问题背景下的表现。例如，对于牛顿法，书中不仅给出了其核心思想和推导过程，还深入探讨了它在计算Hessian矩阵时的计算复杂度问题，以及如何通过近似Hessian来提高效率。对于拟牛顿法，书中的讲解也十分到位，清晰地阐述了BFGS、DFP等经典算法的更新公式，以及它们是如何巧妙地避免了直接计算Hessian矩阵。这种对算法细节的深入剖析，让我能够更好地理解每种方法的“灵魂”，而不仅仅是停留在表面。更令我印象深刻的是，书中还穿插了大量的实际应用案例，比如在机器学习中的模型训练、在工程设计中的参数优化等。这些案例让我看到了数值优化在现实世界中的强大力量，也激励我更加努力地去学习和掌握这些工具。我感觉作者不仅仅是一个数学家，更是一位将数学理论与工程实践紧密结合的实践者。他用精准的语言和严谨的逻辑，为我们构建了一个理解数值优化世界的宏伟蓝图。我尤其欣赏书中对于算法鲁棒性和稳定性的讨论，这在实际应用中至关重要，往往是理论上的完美算法在实际操作中遇到的瓶颈。这本书让我意识到，数值优化远不止是数学公式的堆砌，更是一种解决实际问题的强大思维方式和技术手段。
评分这本书的书写风格非常独特，它在保证学术严谨性的同时，又充满了逻辑的清晰和思想的启发。作者在讲解每一种优化算法时，都不仅仅是陈述其原理，更注重挖掘其背后的数学思想和工程意义。我尤其喜欢书中对于“内点法”的详细介绍，这是一种处理大规模线性规划问题的强大工具。作者对内点法中的“中心路径”和“障碍函数”等概念的阐释，都非常透彻，让我能够理解其巧妙的设计思路。而且，书中还提供了大量的数值实验结果，这些实验数据有力地证明了各种算法的有效性和优越性。我还在书中看到了关于“非线性规划”的深入讨论，这部分内容对于解决实际工程问题至关重要。作者对二次规划、半定规划等具体问题的分析，都非常到位。这本书就像一个宝库，每一次翻阅都能从中汲取新的知识和灵感。它不仅仅是在教授我如何使用数值优化工具，更是在启发我如何用数学的思维去分析和解决问题。我迫不及待地想继续深入阅读，探索更多精彩的内容。
评分这本书以一种非常宏大而系统的方式，为读者展现了数值优化的整个图景。从基础概念到高级理论，从经典算法到现代方法，无所不包。作者的叙述风格严谨而流畅，逻辑清晰，层层递进，让我在阅读过程中能够始终保持清晰的思路。我特别喜欢书中对于“全局优化”的讨论，这部分内容让我认识到，在许多实际问题中，找到全局最优解是至关重要的。书中对各种全局优化技术，如蒙特卡洛方法、模拟退火算法的介绍，都非常详尽，并且给出了相应的数学推导和应用案例。我还在书中看到了关于“机器学习中的优化”这一重要章节，这让我看到了数值优化在人工智能领域的巨大应用潜力。作者对梯度下降的变种，如Adam、RMSprop等的介绍，都非常及时和深入。这本书就像一座知识的灯塔，照亮了我通往数值优化世界的道路。我深信，通过这本书的学习，我将能够更好地理解和掌握数值优化的精髓，为我的学习和研究提供强大的支持。
评分当我翻开这本书的第一页，一股浓厚的学术气息扑面而来。然而，与我之前读过的其他一些理论性过强的书籍不同，这本书在保持学术严谨性的同时，展现出了一种难得的“人性化”色彩。作者在讲解每一个概念、每一个公式时，都会尽可能地给出直观的解释和形象的比喻。我尤其喜欢书中对于“局部最优”和“全局最优”的对比分析，作者用一个形象的“爬山”过程来比喻，生动地展示了贪心算法容易陷入局部最优的困境，而全局优化算法则能更有效地找到“山顶”。这种寓教于乐的方式，极大地降低了理解门槛。而且，书中还提供了丰富的习题，这些习题设计得非常巧妙，既能检验我对理论知识的掌握程度，又能促使我去思考更深层次的问题。我还在书中看到了关于“步长选择”和“阻尼因子”等关键参数的讨论，作者详细分析了这些参数对算法收敛速度和稳定性的影响，并且给出了不同的选择策略。这让我意识到，数值优化不仅仅是套用公式，更是一种精妙的工程艺术。我对书中关于“共轭梯度法”的讲解尤为感兴趣，它在处理大规模稀疏线性系统时有着独特的优势。作者对该算法的推导和解释都非常清晰，让我能够理解其背后的数学原理，并看到了其在实际应用中的巨大潜力。这本书就像一位循循善诱的良师益友，让我受益匪浅。
评分这本书的内容深度和广度都令人惊叹。它就像一个宝藏，每一次翻阅都能发现新的惊喜。我一直在寻找一本能够系统性地介绍数值优化算法的书籍，这本书完全满足了我的需求。它从最基础的梯度下降法讲起，逐步深入到更复杂的多变量优化、约束优化，以及一些更前沿的领域。作者在讲解算法时，不仅仅是给出公式，更重要的是解释了这些公式背后的数学思想和几何意义。我尤其欣赏书中对于“二次型函数”的分析，这为理解很多优化算法的局部二次逼近原理奠定了坚实的基础。书中还详细介绍了各种评价算法性能的指标，比如收敛速度、计算复杂度、数值稳定性等等，这对于我选择和应用算法至关重要。我还在书中看到了关于“预条件子”的讨论，这对于加速线性方程组的求解至关重要，尤其是在处理大规模问题时。作者对这些细节的关注，体现了他深厚的功底和对读者的关怀。我感觉这本书不仅仅是在教授“术”，更是在传授“道”。它不仅仅是告诉你如何去做，更是让你理解为什么这样做。我迫不及待地想继续深入阅读，相信这本书一定会成为我数值优化学习道路上的重要里程碑。
评分这本书的魅力在于它能够将复杂的数学理论“落地”。我之前接触过一些数值优化的资料，但很多都停留在理论层面，让我感到有些脱离实际。而这本书则完全不同，它在讲解每一种优化方法时，都会不厌其烦地给出与之相关的实际应用背景，并且详细分析算法在该应用场景下的表现。我印象最深的是，书中对于全局优化问题的探讨，以及各种启发式算法的介绍。这部分内容让我大开眼界，原来在许多现实问题中，简单的局部搜索是远远不够的，需要更具全局视野的方法。书中对于模拟退火、遗传算法、粒子群优化等算法的讲解，都非常透彻，并且给出了相应的伪代码，让我能够快速理解其实现思路。我甚至尝试着将其中介绍的某些算法应用到我正在进行的一个小项目中，取得了不错的效果。这让我深切地体会到，这本书不仅仅是理论知识的集合，更是一本能够指导实践的“宝典”。而且，书中对于算法的比较和选择，也给出了很多有价值的建议，让我能够根据具体问题的特点，选择最合适的优化工具。我感觉作者在这本书中，不仅仅是传授知识，更是在培养读者解决问题的思维能力。他鼓励我们去思考，去探索，去创新。这本书的深度和实用性，都让我感到由衷的赞叹，我相信它会成为我未来学习和工作中的重要参考。
评分这本书的封面设计就透露着一股严谨而沉静的气息，深邃的蓝色背景，搭配着银灰色的字体，仿佛在预示着它即将带领读者深入探索数值优化的奥秘。我作为一个初入此领域的学习者，一开始就被书名所吸引，它直接点明了本书的核心主题，没有丝毫的含糊其辞。拿到书后，迫不及待地翻开，映入眼帘的是一连串严谨的数学符号和公式，这让我既感到敬畏，又充满期待。书中对于基础概念的阐述，比如收敛性、稳定性、最优性条件等等，都力求做到一丝不苟。我尤其欣赏作者在讲解这些抽象概念时，并没有仅仅停留在理论层面，而是尽可能地结合直观的几何解释和例子，帮助我这样的新手更容易理解。例如，在解释梯度下降法的收敛性时，书中通过绘制函数等高线图，生动地展示了每一步迭代的路径，以及算法如何一步步逼近最小值。这种“看得见”的数学，极大地增强了我的学习兴趣和信心。而且，我发现本书在引入新的算法和方法时，都有清晰的逻辑链条，不会突兀地出现。它会先回顾相关的背景知识，然后引出问题，再提出解决问题的思路，最后才详细介绍具体的算法。这种循序渐进的学习方式，让我能够更好地消化吸收知识。我感觉作者仿佛是一位经验丰富的向导，耐心地引导我穿梭在数值优化的复杂山林中，指引我避开那些晦涩难懂的陷阱，让我能稳健地前行。尽管我才刚刚开始阅读，但已经能感受到这本书的深度和广度，它不仅仅是一本教材，更像是一位孜孜不倦的导师，时刻准备着为我解答疑惑，拓展我的视野。这本书无疑是我在数值优化学习道路上遇到的一个宝藏，我相信它将为我打下坚实的基础，并指引我走向更广阔的知识领域。
评分老实说，一开始看到这本书的体积，我还是有点犹豫的，它确实不薄。但当我真正开始阅读后，我发现自己完全被它所吸引住了。书中的内容组织非常有条理，结构清晰，层层递进，仿佛在一步步引导你攀登一座数学的 Everest。对于我这种对数学理论基础相对薄弱的学习者来说，这本书的讲解方式简直是福音。作者在处理复杂的数学概念时，总是能用非常清晰易懂的语言进行阐释，并且辅以大量的图示和例子，让抽象的理论变得生动起来。我尤其喜欢书中对于各种优化算法的起源和发展历史的介绍，这让我不仅仅学习到“是什么”，更能理解“为什么”。例如，在介绍线性规划时，书中不仅讲解了单纯形法，还回顾了其发展历程，以及对偶理论的引入，让我对线性规划有了更深刻的理解。书中对于各种算法的数学推导也十分严谨，但同时又不会让人感到枯燥。作者仿佛深知学习者的痛点，总能在关键之处给予提示和解释，让你不容易迷失在公式的海洋里。我还在书中看到了许多关于数值稳定性、精度以及计算效率的讨论，这些都是在实际应用中非常重要的考量因素。我感觉作者在编写这本书时，一定是站在读者的角度，充分考虑到了学习者的难点和需求。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，用他渊博的知识和耐心的讲解，引领我在数值优化的世界里驰骋。我迫不及待地想继续深入阅读，探索更多精彩的内容。
评分这本书为我打开了一个全新的世界。我一直对数学建模和算法设计很感兴趣，但真正接触到数值优化这个领域，还是通过这本书。作者的写作风格非常独特，既有数学的严谨，又不失文学的流畅。他善于用生动形象的语言来解释抽象的概念，让那些原本看起来令人生畏的公式变得平易近人。我尤其喜欢书中对于“最速下降法”的讲解，作者通过一个生动的“下山”的比喻，让我一下子就明白了算法的基本思想。而且，书中对于不同算法之间的比较也非常详细，让我能够清楚地认识到它们的优缺点和适用范围。我还在书中看到了关于“信赖域方法”的介绍，这是一种非常有意思的优化策略，它通过构建一个“信赖域”来限制每一步迭代的步长，从而提高算法的稳定性和收敛性。作者对该方法的详细阐述，让我对这种巧妙的设计思路赞叹不已。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的向导，带领我在这片广阔的数学海洋中探索。我相信，通过这本书的学习，我将能够更好地理解和应用数值优化技术，解决更复杂的问题。
评分看了快两遍了，还是不知道看的啥，我类个去！
评分more comprehensive and practical?
评分真的很重要，没事要多翻一翻的书
评分读了一下，感觉还不错。
评分惭愧当时学的时候没有好好学，感觉这本教材很权威也有难度，信赖域算法就一直没理解。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有