最優化計算方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黃正海，苗新河 著

圖書標籤:

• 最優化方法
• 數值優化
• 優化算法
• 計算數學
• 運籌學
• 數學規劃
• 凸優化
• 非綫性規劃
• 梯度下降
• 約束優化

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030433053

版次：1

商品编码：11615944

包装：平装

开本：32开

出版时间：2015-02-01

用纸：胶版纸

页数：236

正文语种：中文

內容簡介

　　最優化是運籌學的一個重要分支，在很多領域具有廣泛的應用. 《最優化計算方法》係統地介紹瞭綫性規劃、無約束優化及約束優化的基礎理論和求解方法，主要內容包括：綫性規劃的對偶理論與最優性條件、無約束優化的最優性條件、約束優化的最優性條件與鞍點定理；求解綫性規劃的單純形算法、內點算法、非內部連續化算法；求解無約束優化的最速下降法、牛頓法、共軛梯度法、擬牛頓法、非單調綫搜索法、信賴域法；求解約束優化的序列無約束優化法、可行方嚮法、序列二次規劃法等，也簡單介紹瞭多目標規劃的基本理論與求解方法。

目錄

前言
第1章 引論
1.1 最優化問題概述
1.2 預備知識
1.2.1 嚮量範數與矩陣範數
1.2.2 函數的可微性
1.3 凸集、凸函數、凸規劃.
1.3.1 凸集
1.3.2 凸函數
1.3.3 凸規劃
1.4 綫搜索迭代算法概述及收斂性準則
1.4.1 綫搜索迭代算法的一般框架
1.4.2 迭代方嚮
1.4.3 迭代步長
1.4.4 算法收斂性
習題

第2章 綫性規劃
2.1 綫性規劃問題及其基本概念
2.2 綫性規劃的基本理論
2.2.1 解的幾何特性
2.2.2 對偶理論與最優性條件
2.3 綫性規劃的單純形算法
2.3.1 算法介紹
2.3.2 單純形錶
2.3.3 初始基可行解的求法
2.4 綫性規劃的對偶單純形算法
2.5 綫性規劃的原對偶可行路徑跟蹤內點算法
2.5.1 算法描述
2.5.2 算法的多項式復雜性
2.6 綫性規劃的非內部連續化算法
2.6.1 算法描述
2.6.2 算法的收斂性 66 習題

第3章 無約束優化方法
3.1 算法理論基礎
3.1.1 最優性條件
3.1.2 綫搜索迭代下降算法及其收斂性
3.2 最速下降法
3.3 牛頓法
3.3.1 經典牛頓法
3.3.2 帶綫搜索的牛頓法
3.4 共軛梯度法
3.4.1 二次函數極小化的共軛方嚮法
3.4.2 二次函數極小化的共軛梯度法
3.4.3 一般函數極小化的共軛梯度法
3.5 擬牛頓法
3.5.1 擬牛頓條件
3.5.2 DFP 算法
3.5.3 BFGS 算法
3.6 非單調綫搜索算法
3.7 信賴域方法
3.8 最小二乘法
3.8.1 綫性最小二乘問題
3.8.2 非綫性最小二乘問題
習題 3.

第4章 約束優化方法
4.1 約束優化問題的最優性條件
4.1.1 一階最優性條件
4.1.2 二階最優性條件
4.1.3 凸規劃問題的最優性條件
4.2 對偶與鞍點問題
4.3 二次規劃
4.3.1 基本概念與基本性質
4.3.2 等式約束的二次規劃
4.3.3 一般約束二次規劃的有效集方法
4.4 序列無約束方法
4.4.1 外罰函數法
4.4.2 內罰函數法
4.4.3 乘子法
4.5 可行方嚮法
4.5.1 Zoutendijk 可行方嚮法
4.5.2 Rosen 梯度投影法
4.5.3 既約梯度法
4.6 序列二次規劃法
習題 4.

第5章 多目標規劃簡介
5.1 多目標規劃的模型及其分類
5.1.1 多目標規劃問題的例子
5.1.2 多目標規劃問題的數學模型及其分類
5.2 多目標規劃解的概念及其性質
5.2.1 解的概念
5.2.2 解的性質
5.3 多目標規劃問題的解法
5.3.1 評價函數法
5.3.2 權係數的確定
5.3.3 分層求解法
習題 5.
參考文獻.

精彩書摘

　　《最優化計算方法》：
　　第1章 引論
　　本章首先介紹最優化問題的數學模型?基本概念及其分類， 然後介紹凸集和凸函數的概念及相關性質， 最後介紹綫搜索迭代算法的一般框架?綫搜索準則及其算法收斂性判彆.
　　1.1 最優化問題概述
　　在現實社會中， 人們經常遇到這樣一類問題： 判彆在一個問題的眾多解決方案中什麼樣的方案最佳， 以及如何找齣最佳方案. 例如， 在資源分配中， 如何分配有限資源， 使得分配方案既能滿足各方麵的需求， 又能獲得好的經濟效益； 在工程設計中， 如何選擇設計參數， 使得設計方案既能滿足設計要求， 又能降低成本等. 這類問題就是在一定的限製條件下使得所關心的指標達到最優. 最優化就是為解決這類問題提供理論基礎和求解方法的一門數學學科.
　　最優化問題的基本數學模型為
　　min f（x）
　　s.t. ci（x） > 0； 8i 2 I ：= f1； 2； ￠ ￠ ￠ ； pg；
　　ci（x） = 0； 8i 2 E ：= fp + 1； p + 2； ￠ ￠ ￠ ；mg； （1.1.1）
　　其中， min 是 minimize 的縮寫， s.t. 是 subject to 的縮寫， x 2 Rn 稱為決策嚮量，函數 f ： Rn ! R 稱為目標函數， 函數 ci（￠） （i 2 I） 稱為不等式約束函數， 函數ci（￠） （i 2 E） 稱為等式約束函數， 不等式 ci（x） > 0 （i 2 I） 稱為不等式約束， 方程ci（x） = 0 （i 2 E） 稱為等式約束， I 稱為不等式約束的指標集， E 稱為等式約束的指標集. 記
　　F ：=8<：
　　x 2 Rnˉˉˉˉˉˉ
　　ci（x） > 0； 8i 2 I = f1； 2； ￠ ￠ ￠ ； pg ；
　　ci（x） = 0； 8i 2 E = fp + 1； p + 2； ￠ ￠ ￠ ；mg9=；： （1.1.2）
　　那麼， 稱集閤 F 為最優化問題 （1.1.1） 的可行域， F 中的每個點 x 稱為最優化問題（1.1.1） 的一個可行點. 若 F = ?， 則稱問題 （1.1.1） 是不可行的； 否則稱問題 （1.1.1）是可行的. 因此， 最優化問題 （1.1.1） 就是在可行域 F 中尋找一點 x 使得它對應的目標函數值 f（x） 不大於 F 中其他任何點所對應的目標函數值.
　　定義 1.1.1 假設可行域 F 由 （1.1.2） 式給齣.
　　（i） 若 x¤ 2 F， 且對所有的 x 2 F 恒有 f（x¤） 6 f（x）， 則稱 x¤ 為最優化問題（1.1.1） 的一個全局最優解.
　　（ii） 若 x¤ 2 F， 且對所有的 x 2 F n fx¤g 恒有 f（x¤） < f（x）， 則稱 x¤ 為最優化問題 （1.1.1） 的嚴格全局最優解.
　　（iii） 若 x¤ 2 F， 且存在 x¤ 的某個鄰域
　　N"（x¤） ：= fx 2 Rn j kx . x¤k < "g； "為正實數且k ￠ k錶示某種範數；
　　使得對所有的 x 2 F N"（x¤） 恒有 f（x¤） 6 f（x）， 那麼稱 x¤ 為最優化問題 （1.1.1）的一個局部最優解.
　　（iv） 若 x¤ 2F， 且存在 x¤ 的某個鄰域 N"（x¤）， 使得對所有的 x 2 F N"（x¤）n fx¤g 恒有 f（x¤） < f（x）， 那麼稱 x¤ 為最優化問題 （1.1.1） 的一個嚴格局部最優解.
　　顯然， 全局最優解一定是局部最優解； 而局部最優解不一定是全局最優解. 求解最優化問題 （1.1.1） 就是在可行域 F 上尋找問題 （1.1.1） 的全局最優解. 但是， 在一般情況下， 不容易求得全局最優解， 往往隻能求齣局部最優解. 以下若不做特彆聲明， 全局最優解簡稱最優解.
　　定義 1.1.2 對於最優化問題 （1.1.1）， 稱其最優解 x¤ 對應的目標函數值 f（x¤）為此優化問題的最優值.
　　對於最優化問題 （1.1.1）， 最優解不一定存在， 即使存在也不一定唯一； 但是， 若最優解存在， 則最優值必唯一. 以下用 S 錶示最優化問題 （1.1.1） 的最優解集. 如果S = ?， 那麼最優化問題 （1.1.1） 無最優解； 否則最優化問題 （1.1.1） 有最優解. 顯然，若最優化問題 （1.1.1） 不可行； 或者該問題可行但它的目標函數值在可行域上無下界， 則最優化問題 （1.1.1） 都無最優解. 另外需要提到的一點是： 在實際中， 若需要極大化目標函數， 那麼通過將目標函數前加負號可轉化為極小化問題求解. 因此，不失一般性， 本書中隻考慮極小化問題.
　　最優化問題 （1.1.1） 也常被寫成
　　min8<：
　　f（x)ˉˉˉˉˉˉ
　　ci（x） > 0； 8i 2 I ：= f1； 2； ￠ ￠ ￠ ； pg；
　　ci（x） = 0； 8i 2 E ：= fp + 1； p + 2； ￠ ￠ ￠ ；mg
　　9=；
　　或者 minff（x） j x 2 Fg； 或者 minx2F f（x）； 或者 x¤ = arg minx2F f（x） 等， 其中arg min 為 the argument of the minimum 的縮寫.
　　最優化問題形形色色， 對應的最優化模型多種多樣， 不同的優化模型， 其求解方法有很大的差異. 因此， 為瞭有效地求解最優化問題， 人們首先應能區分優化問題的類型. 下麵從不同的角度對優化問題進行分類.
　　（1） 根據有無約束條件分為無約束優化和約束優化 若 F = Rn， 則稱問題 （1.1.1） 為無約束優化問題； 若 F μ Rn 且 F 6= Rn， 則稱問題 （1.1.1） 為約束優化問題.
　　（2） 根據所涉及的函數是否綫性分為綫性規劃和非綫性規劃 若目標函數和約束函數都是綫性的， 則稱問題 （1.1.1） 為綫性規劃問題； 若目標函數和約束函數中至少有一個是非綫性的， 則稱問題 （1.1.1） 為非綫性規劃問題. 若目標函數是二次函數且所有約束函數都是綫性函數， 則稱問題 （1.1.1） 為二次規劃問題. 二次規劃是一 類簡單?特殊的非綫性規劃問題.
　　（3） 根據目標函數分為單目標規劃和多目標規劃 若目標函數 f 是一個實值函數， 則稱問題 （1.1.1） 為單目標規劃問題； 若目標函數 f 是一個嚮量值函數， 則稱問題 （1.1.1） 為多目標規劃問題.
　　（4） 根據涉及函數的可微性質分為光滑優化和非光滑優化 若目標函數和約束函數都是連續可微的， 則稱問題 （1.1.1） 為光滑優化問題； 否則稱為非光滑優化問題.
　　（5） 根據涉及函數的凸性分為凸規劃和非凸規劃 若可行域 F 是凸集且目標函數 f 是凸函數， 則稱問題 （1.1.1） 為凸規劃問題； 否則稱為非凸規劃問題. 1.3節將詳細介紹凸規劃.
　　（6） 根據可行點的個數情況分為連續優化和離散優化 若可行域 F 中含有無窮多個點且可行域中的點連續變化， 則稱問題 （1.1.1） 為連續優化問題. 若可行域F 中含有有限個點或可數個點， 則稱問題 （1.1.1） 為離散優化問題. 若所有決策變量取整數， 則稱問題 （1.1.1） 為整數規劃問題； 若部分決策變量取整數且其他決策變量連續變化， 則稱問題 （1.1.1） 為混閤整數規劃問題. 在整數規劃中， 如果決策變量隻能取 0 和 1， 那麼對應的優化問題稱為 0-1 整數規劃問題.需要指齣兩點：第一， 部分不同優化問題在某些情況下可以相互轉化； 第二， 這裏隻是給齣一些基本的分類， 最優化問題還有其他的一些分類.本書主要討論光滑的單目標無約束優化和約束優化問題的理論與求解算法， 對多目標規劃隻做簡單的介紹.
　　1.2 預 備 知 識
　　本節介紹在最優化理論與方法中經常使用的數學基礎知識， 包括嚮量範數?矩陣範數?函數的梯度與 Hesse 陣?Taylor 展開式等.
　　1.2.1 嚮量範數與矩陣範數
　　本小節介紹嚮量範數與矩陣範數的定義以及幾個重要不等式.
　　在本書中， 約定嚮量取列嚮量形式， 即 x 2 Rn 是指 x 具有如下形式：
　　其中， x1； x2； ￠ ￠ ￠ ； xn 分彆是嚮量 x 的分量， 記號 ：=" 錶示 定義". 此外， 對任意的 x； y 2 Rn， 常用的內積 hx； yi 定義為
　　定義 1.2.1 稱映射 k ￠ kRn !R 為 Rn 上的範數， 當且僅當它具有下列性質：
　　（i） 對任意的 x 2 Rn， 有 kxk > 0， 且 kxk = 0 當且僅當 x = 0；
　　（ii） 對任意的 x 2 Rn 和任意的 . 2 R， 有 k.xk = j.jkxk；
　　（iii） 對任意的 x； y 2 Rn， 有 kx + yk 6 kxk + kyk.
　　對任意的 x 2 Rn， 常用的嚮量範數如下.
　　（1） l1-範數： kxk1 =
　　注 在本書中， 嚮量範數 k ￠ k2 廣為使用， 為瞭簡便， 簡寫為 k ￠ k.
　　由上述各種範數的定義，容易驗證： 對任意的 x 2 Rn， 有嚮量範數等價性的定義如下.
　　命題 1.2.1 假設 k ￠ k. 和 k ￠ kˉ 是定義在 Rn 上的任意兩種範數. 那麼總存在兩個正數 .1 和 .2， 使得對任意的 x 2 Rn， 有 .1kxk. 6 kxkˉ 6 .2kxk
　　因此，以上定義在 Rn 上的嚮量範數是等價的. 在最優化方法中， 常需要考察某個點列 fxkg 趨嚮於 x¤ 的速率， 利用命題 1.2.1， 隻需要按某種範數 k ￠ k 考察kxk . x¤k 趨嚮於 0 的速率即可.
　　另外，假設 A 2 Rn￡n 是對稱正定矩陣. 那麼嚮量的橢球範數 k￠kA 定義如下： kxkA ：= pxTAx； 8x 2 Rn：
　　1.2 預 備 知 識
　　類似於嚮量範數， 可以定義矩陣範數.
　　定義 1.2.2 稱映射 k ￠ k ： Rn￡n ! R 為 Rn￡n 上的範數， 當且僅當它具有下列性質：
　　（i） 對任意的 A 2 Rn￡n， 有 kAk > 0， 且 kAk = 0 當且僅當 A = 0；
　　（ii） 對任意的 A 2 Rn￡n 和任意的 . 2 R， 有 k.Ak = j.jkAk；
　　（iii） 對任意的 A；B 2 Rn￡n， 有 kA + Bk 6 kAk + kBk.
　　對任意的 A = （aij）n￡n 2 Rn￡n， 最常用的矩陣範數是 Frobenius 範數， 其定義為
　　其中， Tr（ATA） 錶示矩陣 ATA 的跡， 即 ATA 的所有主對角綫元素之和， 也等於ATA 的所有特徵值之和. 另一個常用的矩陣範數是由嚮量所誘導的矩陣範數， 也稱為算子範數， 其定義為
　　其中， k ￠ k 是某種嚮量範數. 特彆地， 對任意的 A 2 Rn￡n， 有
　　（1） 由嚮量 l1- 範數誘導的矩陣範數 （列範數） 為 kAk1 = max . n Xi=1jaij jˉj 2 f1； 2； ￠ ￠ ￠ ； nga；
　　（2） 由嚮量 l1- 範數誘導的矩陣範數 （行範數） 為 kAk1 = max . n Xj=1jaij jˉˉi 2 f1； 2； ￠ ￠ ￠ ； nga；
　　（3） 由嚮量 l2- 範數誘導的矩陣範數 （譜範數） 為 kAk2 = p.max（ATA）， 其中.max（ATA） 錶示矩陣 ATA 的最大特徵值.
　　假設 k ￠ k 錶示上述定義四種矩陣範數中的任意一種範數， 那麼它滿足相容性件， 即對任意的 A；B 2 Rn￡n， 有 kABk 6 kAkkBk； 並且它與相應的嚮量範數是 相容的， 即對任意的 A 2 Rn￡n 和 x 2 Rn 有 kAxk 6 kAkkxk.
　　下麵介紹五個常用的不等式.
　　……

前言/序言

現代數據分析與機器學習基礎 書籍定位： 本書旨在為初學者和希望深入理解現代數據科學核心概念的專業人士提供一套全麵而實用的入門指南。它專注於構建堅實的數據分析、統計推斷和機器學習理論基礎，並通過大量實際案例展示這些方法在解決現實世界問題中的應用。本書不側重於復雜的優化算法本身，而是聚焦於如何利用成熟的分析工具鏈來解讀數據、構建預測模型並評估其性能。 核心內容結構： 本書分為四個主要部分：數據處理與可視化基礎、統計建模與推斷、核心機器學習算法、以及模型評估與應用實踐。 第一部分：數據處理與可視化基礎（Data Wrangling and Visualization） 本部分是所有數據科學項目的基石，強調“數據準備”的必要性和技巧。 1. 數據導入、清洗與預處理： 數據源多樣性： 介紹如何高效地從關係型數據庫（SQL）、平麵文件（CSV, Excel）、NoSQL數據庫以及網絡API中獲取數據。 數據質量控製： 詳細討論缺失值（NaN）的處理策略，包括刪除、插值（均值、中位數、迴歸插補）的優缺點。識彆並處理異常值（Outliers）的統計方法（如IQR、Z-score檢測）。 數據重塑與轉換： 掌握數據透視（Pivoting）、堆疊（Melting）、閤並（Joining）和聚閤（Aggregation）技術，以滿足不同分析模型的需求。介紹特徵編碼技術，包括獨熱編碼（One-Hot Encoding）和標簽編碼（Label Encoding）的適用場景。 特徵工程入門： 講解如何基於現有數據創建新的、具有解釋力的特徵，例如時間序列特徵提取（日、周、月、季度信息）和交互特徵的構建。 2. 探索性數據分析（EDA）與可視化： 描述性統計： 運用中心趨勢（均值、中位數、眾數）和離散度（方差、標準差、分位數）指標快速理解數據集的分布特徵。 單變量分析： 使用直方圖、箱綫圖、密度圖來診斷單個變量的分布形態，發現偏態和峰度問題。 雙變量與多變量分析： 重點講解散點圖矩陣（Pair Plot）、熱力圖（Heatmap）在揭示變量間關係中的作用。介紹相關係數（Pearson, Spearman）的計算與解讀，區分相關性與因果性。 可視化工具實踐： 結閤流行的可視化庫（如Matplotlib, Seaborn, Plotly），強調圖形選擇的原則——如何選擇最恰當的圖錶來傳達數據故事，而非僅僅繪製圖形。 第二部分：統計建模與推斷（Statistical Modeling and Inference） 本部分著重於使用概率論和統計學原理來量化不確定性，並對數據背後的生成過程做齣嚴謹的推斷。 3. 概率論基礎迴顧： 隨機變量與分布： 簡要迴顧離散（二項、泊鬆）和連續（正態、指數）隨機變量的性質及其在實際問題中的建模意義。 大數定律與中心極限定理： 闡述這兩個核心定理如何支撐我們從樣本推斷總體，是理解統計顯著性的基礎。 4. 經典綫性迴歸模型： 最小二乘法（OLS）原理： 深入剖析OLS估計量的推導過程，理解其幾何意義——最小化殘差平方和。 模型假設與診斷： 詳細討論綫性迴歸的四大關鍵假設（綫性、獨立性、同方差性、正態性），並教授如何利用殘差圖、QQ圖等工具診斷模型是否違背這些假設。 推斷統計在迴歸中的應用： 理解係數的置信區間（Confidence Intervals）和p值（P-values）的含義，以及如何進行假設檢驗來評估特徵的統計顯著性。 模型擴展： 介紹多重共綫性（Multicollinearity）的識彆與處理（如使用嶺迴歸的初步概念，但不深入優化細節）。 第三部分：核心機器學習算法（Core Machine Learning Algorithms） 本部分係統介紹監督學習和無監督學習中最常用且高效的算法，重點在於理解算法的內在邏輯和適用邊界。 5. 監督學習：分類與迴歸的通用框架： 偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）： 將此概念作為貫穿整個機器學習章節的理論核心，解釋欠擬閤（Underfitting）和過擬閤（Overfitting）的根本原因。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 講解Sigmoid函數，如何將綫性模型的輸齣映射到概率空間，並將其用於二元分類問題。 決策樹（Decision Trees）： 介紹信息增益（Information Gain）和基尼不純度（Gini Impurity）作為分裂準則的機製。強調決策樹在可解釋性上的優勢。 集成學習導論（Ensemble Methods）： 區彆Bagging（如隨機森林Random Forest）和Boosting的基本思想。重點講解隨機森林如何通過增加多樣性來降低方差。 6. 監督學習：支持嚮量機與基礎度量： 支持嚮量機（SVM）： 介紹最大間隔（Maximal Margin）的概念，以及如何利用核函數（Kernel Trick）處理非綫性可分問題，而不涉及復雜的對偶優化推導。 分類性能度量： 詳細解析混淆矩陣（Confusion Matrix），精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數以及ROC麯綫和AUC值的實際意義，強調根據業務場景選擇閤適的評價指標。 7. 無監督學習：發現數據結構： 聚類分析（Clustering）： 深入探討K-Means算法的迭代過程和對初始化的敏感性。介紹評估聚類結果的內部指標（如輪廓係數Silhouette Score）。 降維技術（Dimensionality Reduction）： 聚焦於主成分分析（PCA）——如何通過找到數據方差最大的方嚮來綫性降維。講解PCA的假設和應用場景，如數據可視化和噪聲去除。 第四部分：模型評估與實踐應用（Model Evaluation and Practical Application） 本部分關注如何科學地評估模型性能，並將其部署到真實的數據流程中。 8. 模型驗證與交叉驗證： 數據集劃分： 嚴格區分訓練集、驗證集和測試集的作用。 交叉驗證（Cross-Validation）： 詳細介紹K摺交叉驗證（K-Fold CV）的流程，解釋其在減少模型對特定訓練集依賴性的重要性。 模型選擇與調參哲學： 討論如何利用驗證集來指導超參數的初步選擇，區彆於最終的性能測試。 9. 實踐工作流與可解釋性： 構建完整的分析流程： 引導讀者將數據獲取、清洗、特徵工程、模型訓練、評估、報告撰寫串聯起來，形成標準的數據分析項目閉環。 模型可解釋性（Explainability）： 介紹模型診斷的必要性。雖然不深入復雜的全局解釋方法，但會側重於綫性模型係數和決策樹結構的直接解釋，以及局部解釋的初步概念，如個體預測的特徵貢獻度探究。 本書的編寫風格注重邏輯清晰、概念嚴謹，力求在不引入高級泛函分析或大規模數值迭代理論的前提下，讓讀者對現代數據分析方法論有一個紮實且可操作的理解。全書的重點在於“如何利用現有成熟工具和統計原理有效解決問題”，而非“如何從零開始推導或實現這些算法的底層優化過程”。

评分☆☆☆☆☆

作為一個對算法優化有著濃厚興趣的讀者，我一直以來都在尋找一本能夠真正深入淺齣、係統性講解優化計算方法的好書。《最優化計算方法》的問世，無疑給我帶來瞭極大的驚喜。這本書在結構編排上十分閤理，從基礎概念的引入，到各種經典優化算法的詳細闡述，再到實際應用案例的分析，層層遞進，引人入勝。作者在講解過程中，並沒有迴避復雜的數學推導，而是以一種清晰易懂的方式呈現，讓我能夠一步步理解算法背後的原理。尤其值得一提的是，書中對於一些容易混淆的概念，比如收斂性與迭代次數的關係，全局最優與局部最優的區彆，都做瞭深入的辨析，這對於我這種初學者來說，簡直是雪中送炭。而且，書中提供的豐富練習題，不僅鞏固瞭理論知識，也鍛煉瞭解決實際問題的能力。我尤其喜歡其中關於牛頓法和擬牛頓法的章節，作者通過對比分析，生動地展示瞭不同算法的優劣勢，以及它們在不同場景下的適用性。讀完這部分內容，我感覺自己對如何選擇閤適的優化算法有瞭更清晰的認識。總而言之，《最優化計算方法》是一本不可多得的優秀教材，它不僅教會瞭我“是什麼”，更讓我明白瞭“為什麼”和“怎麼做”。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，閱讀《最優化計算方法》是一次對大腦的深度鍛煉。這本書的敘事風格非常獨特，它不像市麵上一些教科書那樣枯燥乏味，而是充滿瞭作者個人的思考和見解。在講解一些比較抽象的概念時，作者會用一些巧妙的比喻或者類比，將復雜的數學原理變得生動有趣。我印象最深刻的是關於“局部最優”和“全局最優”的討論，作者並沒有簡單地給齣定義，而是通過一個生動的“爬山”的比喻，讓我深刻理解瞭為什麼許多優化算法容易陷入局部最優，以及如何設計策略來規避這種情況。此外，書中對於不同算法的分析，不僅僅停留在公式層麵，更重要的是對算法的“性格”進行瞭深入的解讀。比如，作者形容梯度下降法“穩重但有時步子邁得慢”，而牛頓法則“大膽但需要小心伺候”。這種人格化的描述，讓我對各種算法的特點有瞭更直觀、更深刻的印象。雖然有些章節需要反復研讀，但正是這種“慢思考”的過程，讓我真正內化瞭書中的知識，而不是淺嘗輒止。

评分☆☆☆☆☆

作為一個在實際工程中經常需要處理各種優化問題的開發者，我一直渴望找到一本既有理論深度，又能指導實踐的書。《最優化計算方法》在這方麵做得非常齣色。書中不僅詳細介紹瞭各種經典的優化算法，如梯度下降、共軛梯度法、牛頓法等，更重要的是，它深入剖析瞭這些算法在實際應用中的注意事項和潛在陷阱。例如，在講解梯度下降法時，作者特彆強調瞭學習率的選擇對算法收斂速度和穩定性的影響，並提供瞭多種自適應學習率方法的實現思路，這對我解決瞭睏擾已久的問題非常有幫助。此外，書中關於約束優化方法的介紹，特彆是罰函數法和乘子法，為我處理實際生産中的邊界條件和不等式約束提供瞭切實可行的解決方案。我最欣賞的是書中結閤瞭大量的案例研究，這些案例覆蓋瞭機器學習、運籌學、金融建模等多個領域，讓我能夠清晰地看到理論知識是如何轉化為解決實際問題的工具的。例如，在介紹支持嚮量機（SVM）的優化過程時，書中對核函數的選擇和參數優化做瞭詳盡的闡述，這直接啓發瞭我如何改進自己模型訓練的效率和準確性。

评分☆☆☆☆☆

翻開《最優化計算方法》，我仿佛進入瞭一個算法的奇妙世界。這本書的邏輯結構非常清晰，它從最基礎的定義齣發，逐步引入各種算法的原理和實現。我特彆喜歡書中關於“數學建模”部分的介紹，作者用非常貼近實際的例子，展示瞭如何將現實問題抽象成數學模型，然後再選擇閤適的優化方法來求解。這讓我明白瞭，優化計算方法並非是孤立存在的理論，而是解決實際問題的強大工具。書中對各種算法的介紹，都力求做到詳盡且易於理解，無論是傳統的綫性規劃、二次規劃，還是更復雜的非綫性規劃、組閤優化，作者都給齣瞭清晰的講解和示例。我尤其欣賞書中關於“局部搜索”和“全局搜索”的對比分析，作者不僅解釋瞭它們的基本原理，還探討瞭如何通過結閤這兩種策略來提高優化效果。在閱讀過程中，我多次嘗試將書中的算法應用到我自己的項目中，並且取得瞭顯著的成效，這讓我對這本書的價值有瞭更直觀的認識。總的來說，這是一本能夠激發讀者學習興趣，並真正提升實踐能力的優秀著作。

评分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗可謂是跌宕起伏，充滿瞭知識的探索與挑戰。一開始，我被書中關於凸優化的嚴謹證明深深吸引，那些關於KKT條件和拉格朗日對偶的論述，雖然充滿數學的嚴謹性，但作者的講解卻帶著一種引導性的力量，仿佛在引領我一步步揭開數學世界的奧秘。我花瞭大量的時間去理解那些公式的推導過程，反復琢磨每一個符號的含義，仿佛置身於一個精密的數學迷宮。然而，當章節進入到一些啓發式算法，比如遺傳算法和模擬退火算法時，畫風突然轉變。作者用更加生動形象的比喻，將這些“黑箱”算法的內在機製娓娓道來。我仿佛看到瞭一個個“染色體”在優勝劣汰中不斷進化，感受到瞭“溫度”降低時，係統從隨機搜索到穩定收斂的奇妙過程。這種從理論的深度到實踐的廣度的跨越，讓我對優化計算方法有瞭更為全麵的認知。雖然書中有些章節對我來說稍顯晦澀，需要反復閱讀和思考，但正是這種挑戰，纔讓我體會到學習的樂趣和進步的喜悅。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一次思維的曆練，一次智力的冒險。

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数内容不错，印刷质量还好。

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很棒的购物体验，正版学校教材，物流也比较快，一定要给好评。

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正在学习

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可以吧

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正是我需要的。

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东西不错，东西不错。。。。。

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东西不错，东西不错。。。。。

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还行，大专教材的一般写法，本来想能对优化计算设计有用，失望了

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阿萨德