Optimization is an important tool used in decision science and for the analysis of physical systems used in engineering. One can trace its roots to the Calculus of Variations and the work of Euler and Lagrange. This natural and reasonable approach to mathematical programming covers numerical methods for finite-dimensional optimization problems. It begins with very simple ideas progressing through more complicated concepts, concentrating on methods for both unconstrained and constrained optimization.
具体描述
读后感
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。
用户评价
拖拖拉拉地前前后后看了接近一年。翻完这本大部头，对连续优化问题的脉路理顺了，从无约束优化到带约束优化，从简单的line search 到 lbfgs，从线性规划到二次规划直至一般非线性规划，层层递进，前后的依赖性不断增强。翻完这部书并完成部分习题，不能说精通，精通是指能够快速地写一个非线性优化软件，至少吹吹牛逼是够了。
评分当初从这本书而不是Boyd入门就好了。。。
评分才略读了一大半，感觉还是挺棒的
评分扫过了一遍，起码再看优化算法的东西大概能知道说的是什么了…写得对初学者挺友好的。
评分终于读完了，耗时将近一年。 耗时长，收货也巨大，一个个算法背后的思想抽丝剥茧、娓娓道来。 推荐看这本书结合吴立德《数值优化》和印度的一个关于本书的课程“Numerical Optimization by Dr. Shirish K. Shevade, Department of Computer Science and Engineering, IISc Bangalore.”一起学习
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