A First Course in Optimization Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This 1996 book introduces students to optimization theory and its use in economics and allied disciplines. The first of its three parts examines the existence of solutions to optimization problems in Rn, and how these solutions may be identified. The second part explores how solutions to optimization problems change with changes in the underlying parameters, and the last part provides an extensive description of the fundamental principles of finite- and infinite-horizon dynamic programming. Each chapter contains a number of detailed examples explaining both the theory and its applications for first-year master's and graduate students. 'Cookbook' procedures are accompanied by a discussion of when such methods are guaranteed to be successful, and, equally importantly, when they could fail. Each result in the main body of the text is also accompanied by a complete proof. A preliminary chapter and three appendices are designed to keep the book mathematically self-contained.
作者简介
目录信息
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用户评价
这是一本非常出色的入门书籍，尤其是对于像我一样，在本科阶段学习了一些数学基础，但对优化理论缺乏系统了解的学生来说。《A First Course in Optimization Theory》以其清晰的结构和循序渐进的讲解，成功地将一个看似复杂的领域变得易于接近。作者在开篇就为我们勾勒了优化理论的广阔图景，从基础的单变量函数最优化，到多变量的无约束优化，再到更具挑战性的约束优化，每一个部分都衔接得非常自然。我尤其欣赏书中对数学概念的细致解释，例如梯度的几何意义、Hessian矩阵的正定性与函数曲率的关系，这些都通过图示和直观的比喻得到了很好的说明，让我能够深刻理解其背后的数学原理。在算法方面，书中对梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等经典算法的介绍，不仅给出了详细的推导过程，还分析了它们的收敛性以及各自的优缺点，这对于我选择和应用合适的算法至关重要。此外，书中还穿插了一些实际应用案例，虽然不是非常深入，但足以激发我对更广泛应用场景的兴趣。这本书的语言流畅，排版清晰，阅读体验非常好。我已经开始尝试用书中介绍的方法来解决我正在进行的一些小型项目，并且取得了不错的效果。我非常期待能够通过这本书，为我未来的研究和职业生涯打下坚实的优化理论基础。
评分这本书真是让我大开眼界！作为一名对数学和计算机科学都颇感兴趣的学生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍优化理论的入门读物。在我翻开《A First Course in Optimization Theory》之前，我读过一些零散的资料，对凸优化、拉格朗日乘子法等概念有所耳闻，但总觉得它们之间缺乏一条清晰的线索。这本书的出现，就像一束光照亮了我学习的道路。首先，作者在开篇就为我们构建了一个宏大的图景，明确了优化在科学研究和工程实践中的重要性，让我对即将展开的学习充满了期待。随后，书中对数学基础的梳理，尤其是线性代数和微积分的复习，并非简单的罗列，而是与优化问题紧密结合，让我深刻理解了这些数学工具在解决实际问题中的威力。书中对各种优化算法的介绍，如梯度下降法、牛顿法等，都进行了严谨的推导，并且通过生动的例子加以阐释，让我能够一步步地理解算法的原理和收敛性。更令我惊喜的是，书中并没有回避那些看似复杂的高等数学概念，而是以一种循序渐进的方式，将它们分解成易于理解的部分，并通过大量的图示和几何解释，帮助我们建立直观的感受。例如，在讲解约束优化时，书中关于拉格朗日乘子法的几何意义的阐述，让我茅塞顿开，真正理解了它如何处理不等式约束。这本书的语言风格也非常友善，即使是初学者，也能在其中找到学习的乐趣，而不是被枯燥的数学公式所压垮。我已经迫不及待地想深入学习其中的更多内容了！
评分坦白说，在我拿到《A First Course in Optimization Theory》这本书之前，我对“优化理论”这个词汇的理解非常有限，仅仅停留在一些模糊的“求最大值”、“求最小值”的层面。我是一个对工程领域充满热情的人，在我的学习和工作中，经常会遇到需要让某些指标达到最优的情况，但却苦于没有一个统一、有效的理论框架来指导。这本书彻底改变了我的认知。它以一种非常系统和宏观的视角，为我构建了一个完整的优化理论体系。从数学上的必要条件和充分条件，到各种迭代算法的设计与分析，书中涵盖的内容非常全面。我特别喜欢作者在引入每个新概念时，都会先从一个直观的例子出发，然后再进行严谨的数学推导。这种“先感性，后理性”的教学方法，极大地降低了学习的门槛，也让我在理解概念时能够触类旁通。例如，在讲解共轭梯度法时，书中通过对二次型函数的几何解释，让我深刻理解了它为何能够比梯度下降法更快地收敛。而且，这本书并非仅仅停留在理论层面，它还涉及了许多与实际应用紧密相关的部分，例如对不同算法在收敛速度、数值稳定性等方面的比较，这对于我们这些希望将优化理论应用于实际工程问题的人来说，无疑是至关重要的。这本书就像一本宝藏，让我能够不断地挖掘出新的知识和解决问题的方法。
评分我必须要说，《A First Course in Optimization Theory》这本书为我打开了一个全新的世界。长期以来，我一直被各种“最优化”的问题所困扰，无论是经济学中的资源配置，还是机器学习中的模型参数调整，都离不开优化。然而，在阅读此书之前，我对这些问题的解决之道仅停留在模糊的感知层面，缺乏系统性的理论指导。这本书的出现，简直是一场及时雨。它不仅仅是一本教科书，更像是一本引人入胜的哲学著作，它引导我去思考“最优”的本质，以及如何通过数学的语言去描述和实现它。书中对优化问题的分类，从无约束优化到有约束优化，再到凸优化，层层递进，逻辑清晰，让我对优化领域的全貌有了清晰的认识。我尤其欣赏作者在讲解各种算法时所采用的方法。他们不仅给出了算法的公式和步骤，更深入地探讨了算法背后的思想和几何直觉。例如，在介绍梯度下降法时，作者通过类比“下山”的过程，生动地解释了为什么沿着负梯度方向移动能够最快地逼近最小值。此外，书中还穿插了许多著名的优化案例，这些案例的分析让我看到了优化理论在现实世界中的巨大应用价值，极大地激发了我深入学习的动力。尽管我并非数学专业出身，但凭借着作者严谨又不失趣味的讲解，我感到自己能够逐步掌握这些复杂的概念，并开始尝试解决一些简单的优化问题。这是一本让我感到充实和收获满满的书。
评分《A First Course in Optimization Theory》这本书给我留下了非常深刻的印象，它让我认识到优化不仅仅是一种数学工具，更是一种解决问题的思维方式。作为一名在金融领域工作的专业人士，我经常需要处理大量数据，并从中寻找最佳的投资策略或风险管理方案。然而，在阅读这本书之前，我对如何有效地利用数学模型来解决这些问题感到力不从心。这本书为我提供了一个强大的理论武器库。书中对优化问题数学建模的讲解，以及各种优化算法的详细阐述，让我能够将现实中的金融问题转化为可以求解的数学模型。我特别喜欢书中关于敏感性分析和对偶理论的介绍，这对于理解模型参数变化对最优解的影响，以及如何从不同的角度分析问题至关重要。例如，在进行资产组合优化时，对偶理论能够帮助我理解风险溢价的含义，以及如何在风险和收益之间取得平衡。书中还列举了许多金融领域的优化应用案例，这让我能够更好地将书中所学的理论知识与我的实际工作相结合。我发现，在阅读了这本书之后，我能够更清晰地识别出问题中的“最优”目标，并设计出更有效的求解方法。这本书不仅提升了我的专业技能，更重要的是，它改变了我看待和解决问题的方式，让我变得更加理性、更有条理。
评分这本书为我打开了优化理论的大门，让我看到了一个全新的思考世界的方式。作为一名对复杂系统和模型感兴趣的学生，我经常需要在各种条件下寻找最优的解决方案。然而，在接触《A First Course in Optimization Theory》之前，我对此的理解非常零散，缺乏一个系统的理论框架。这本书的出现，为我提供了一个非常扎实的理论基础。作者在开篇就清晰地阐述了优化理论的重要性及其在各个学科领域的广泛应用，这让我对接下来的学习充满了期待。书中对数学基础的梳理，尤其是对导数、梯度、Hessian矩阵等概念的讲解，都紧密地与优化问题相结合，让我能够更深刻地理解这些数学工具的意义。在讲解各种优化算法时，作者采用了“先直观，后严谨”的教学方法，通过丰富的图示和生动的例子，让我能够轻松地掌握算法的原理，并理解其收敛性。我尤其喜欢书中对约束优化问题的处理，对拉格朗日乘子法和KKT条件的详细阐述，让我能够更好地处理现实世界中复杂的约束条件。此外，书中还讨论了凸优化等重要概念，为我理解更高级的优化技术打下了基础。这本书的语言风格非常友好，排版清晰，让我能够愉快地沉浸在学习之中。它不仅教会了我如何解决优化问题，更重要的是，它培养了我一种严谨的、面向问题的思维方式。
评分作为一名对人工智能领域深感着迷的学生，我一直渴望能够深入理解那些驱动模型学习和优化的核心数学原理。《A First Course in Optimization Theory》这本书恰好满足了我的需求。它以一种非常系统的方式，为我揭示了优化理论的精妙之处。书中首先从数学基础入手，对微积分、线性代数等与优化密切相关的数学工具进行了清晰的梳理，这对于巩固我的数学功底非常有帮助。随后，书中对无约束优化和约束优化的概念进行了详细的阐述，并通过大量的示例，让我能够直观地理解这些概念在实际问题中的应用。我尤其欣赏书中对梯度下降法、牛顿法等经典优化算法的深入分析，它不仅给出了算法的数学推导，更重要的是，还深入探讨了算法的收敛性、稳定性和适用范围，这让我能够更明智地选择和应用这些算法。此外，书中关于凸优化理论的介绍，为我理解许多现代机器学习算法（如支持向量机、逻辑回归等）的底层原理奠定了坚实的基础。作者的语言风格非常清晰易懂，即使是对于初学者来说，也能够轻松地跟随学习的步伐。这本书不仅仅是一本教科书，它更像是一位循循善诱的导师，引导我一步步地走进优化理论的殿堂。我非常满意这本书所提供的知识深度和广度。
评分不得不说，《A First Course in Optimization Theory》这本书为我带来了很多惊喜。在我开始阅读之前，我对优化理论的了解仅限于一些零散的概念，比如“找到最小值”或者“最大化收益”，但缺乏一个清晰的框架来理解这一切是如何实现的。这本书彻底颠覆了我的认知。作者从最基础的数学概念入手，一步步引导读者进入优化理论的殿涡。我特别赞赏作者在讲解过程中，总是能够将抽象的数学概念与直观的几何解释相结合。例如，在讲解凸集和凸函数时，书中提供了大量的图形示例，让我能够非常直观地理解这些概念的性质。更重要的是，书中对各种优化算法的推导过程都非常详细和严谨，例如梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等等，让我能够深刻理解算法的内在逻辑，而不仅仅是记住公式。作者还讨论了算法的收敛性分析，这对于我们理解算法的性能至关重要。除了理论部分，书中还涵盖了许多与实际应用相关的讨论，比如如何处理非光滑函数、如何选择合适的步长等，这些细节对于将理论应用于实践非常有帮助。总而言之，这本书是一本非常扎实的入门读物，它不仅传授了优化理论的核心知识，更重要的是，它激发了我对这个领域深入探索的兴趣。我确信，这本书将成为我学习和研究过程中的宝贵财富。
评分《A First Course in Optimization Theory》这本书是我在探索科学研究的道路上遇到的又一本经典之作。作为一名对计算科学和应用数学都有浓厚兴趣的研究者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍优化理论的著作。这本书正是如此，它为我提供了一个非常全面且深入的视角。书中从最基础的数学概念开始，逐步深入到各种复杂的优化算法和理论。我尤其赞赏作者在介绍数学概念时所采用的严谨而不失灵活性的方法。例如，对于梯度的几何解释，书中通过生动的图形和类比，让我能够深刻理解它在寻找函数最小值过程中的作用。在算法方面，书中对各种迭代方法的推导都非常详尽，从梯度下降到更高级的共轭梯度法，再到处理复杂约束问题的拉格朗日乘子法和KKT条件，都做了深入的阐述。这对于我理解算法的收敛性和性能至关重要。此外，书中还穿插了许多实际案例的分析，这些案例涵盖了工程、经济等多个领域，让我能够更好地理解优化理论在不同场景下的应用。这本书的语言流畅，结构清晰，阅读起来非常愉快。它不仅为我提供了解决实际问题的工具，更重要的是，它让我对优化理论的本质有了更深刻的认识，并激发了我进一步探索和研究的热情。
评分作为一名对数据科学和人工智能领域充满好奇的学习者，《A First Course in Optimization Theory》这本书为我提供了一个极其宝贵的学习资源。在接触这本书之前，我主要通过阅读一些关于机器学习的教程来了解优化，但那些教程往往只是简单提及，缺乏深入的理论讲解。这本书则不同，它为我系统地梳理了优化理论的脉络，让我能够从更深层次理解机器学习模型训练的本质。书中对凸集、凸函数等概念的清晰定义和几何解释，是我理解许多高级优化算法的基础。我尤其欣赏作者对各种优化方法的介绍，例如增广拉格朗日法、内点法等，这些方法在实际的机器学习和深度学习任务中扮演着至关重要的角色。书中对这些方法的推导过程详尽而严谨，同时又不失启发性，让我能够真正理解它们的工作原理，而不仅仅是记住公式。此外，书中还讨论了许多与数值优化相关的实际问题，比如步长选择、停止准则等，这些细节对于提高算法的实际性能至关重要。我发现，每当我遇到一个优化问题时，这本书都能提供相应的理论基础和解决方法。它让我能够更自信地去探索和解决复杂的模型优化问题，并且能够更好地评估不同方法的优劣。这本书的阅读体验非常愉快，它让我对优化理论产生了浓厚的兴趣，并激励我继续深入探索这个迷人的领域。
评分Well written.
评分cookbook introduction to optimization skills in economics
评分补标，有点遗憾为什么在本科没有看这些原版教材
评分A good introduction to optimization with economic applications. Lots of typos though.
评分A good introduction to optimization with economic applications. Lots of typos though.
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