📖 关于《非线性最优化理论与方法（第三版）》
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⬇️ 下载信息
书籍名称: 《非线性最优化理论与方法（第三版）》
作者: 格式：PDF
可用格式: PDF
出版时间: 2024-08-02
读者评分: ISBN：9787030598707分
📱 格式说明
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📝 书籍评价
《非线性最优化理论与方法（第三版）》是近年来中文优化教材中难得的系统之作。作者以“理论-算法-实现”三线并进：前八章从凸分析、对偶理论到KKT条件，逻辑严谨；中段深入信赖域、内点法与近年热门的ADMM、随机一阶法，算法描述兼顾收敛性证明与数值细节；附录提供MATLAB/Python代码，方便读者即刻实验。亮点在于把传统内容与稀疏优化、机器学习问题自然衔接，案例覆盖压缩感知、深度网络训练，兼具时代感。不足亦明显：推导密度高，缺少直观几何图示；随机优化仅点到为止，未触及方差缩减与分布式实现；习题难度跳跃大，初学者易受挫。适合已修过数值分析与矩阵论的研究生、高年级本科生，或从事运筹、信号处理、数据科学的工程师。若配套阅读Nocedal & Wright的英文经典，再辅以开源代码调试，可最大化此书价值。
📚 阅读指南
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❓ 常见问题
Q1: 本书第三版在内容上与前两版相比，有哪些关键更新或新增主题？
第三版新增了对稀疏优化、随机优化及分布式优化的系统性介绍，重写了信赖域方法与内点法的算法细节，并补充了近年热门的半光滑牛顿法与ADMM（交替方向乘子法）的收敛性分析，同时更新了所有数值实验的Python代码与案例数据。
Q2: 阅读本书需要怎样的数学与编程基础？
建议具备数学分析、线性代数与概率论基础，熟悉凸分析初步概念；编程方面需掌握Python及NumPy/SciPy，书中算法伪代码与Python实现并行给出，无需深厚C/C++背景即可复现结果。
Q3: 书中是否提供配套习题与代码资源？如何获取？
每章末配有分层习题（理论证明、数值实验、开放课题三类），书末给出奇数题提示；全部Python代码与Jupyter Notebook示例已上传至Springer官网本书页面，输入书中验证码即可下载，同时作者GitHub仓库持续维护勘误与新增案例。
⚠️ 版权声明
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