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发表于2025-04-04
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躲著躲著,還是跳進了坑裡來…… 也不算讀完吧,只是發現這本更適合作為工具書。
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Another dusty classic, picked up by Max during Spring recess.
评分才略读了一大半,感觉还是挺棒的
评分才略读了一大半,感觉还是挺棒的
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.
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。 ...
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