• 凸优化理论
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凸优化理论

40 8.2折 49 九五品

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作者[美]博赛克斯(Dimitri P.Bertsekas) 著

出版社清华大学出版社

出版时间2011-01

版次1

装帧平装

上书时间2023-09-07

   商品详情   

品相描述:九五品
图书标准信息
  • 作者 [美]博赛克斯(Dimitri P.Bertsekas) 著
  • 出版社 清华大学出版社
  • 出版时间 2011-01
  • 版次 1
  • ISBN 9787302237600
  • 定价 49.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 494页
  • 字数 1111千字
  • 正文语种 简体中文
  • 丛书 清华版双语教学用书
【内容简介】
  《凸优化理论(影印版)》作者德梅萃·博赛克斯教授是优化理论的国际知名学者,现任美国麻省理工学院电气工程与计算机科学系教授,曾在斯坦福大学工程经济系和伊利诺伊大学电气工程系任教,在优化理论、控制工程、通信工程、计算机科学等领域有丰富的科研教学经验,成果丰硕。博赛克斯教授是一位多产作者,著有14本专著和教科书。《凸优化理论(影印版)》是作者在优化理论与方法的系列专著和教科书中的一本,自成体系又相互对应。主要内容分为两部分:凸分析和凸问题的对偶优化理论。
【目录】
1BasicConceptsofConvexAnalysis
1.1ConvexSetsandFunctions
1.1.1ConvexFunctions
1.1.2ClosednessandSemicontinuity
1.1.3OperationswithConvexFunctions
1.1.4CharacterizationsofDifferentiableConvexFunctions
1.2ConvexandAffineHulls
1.3RelativeInteriorandClosure
1.3.1CalculusofRelativeInteriorsandClosures
1.3.2ContinuityofConvexFunctions
1.3.3ClosuresofFunctions
1.4RecessionCones
1.4.1DirectionsofRecessionofaConvexFunction
1.4.2Nonemptine~sofIntersectionsofClosedSets
1.4.3ClosednessUnderLinearTransformations
1.5Hyperplanes
1.5.1HyperplaneSeparation
1.5.2ProperHyperplaneSeparation
1.5.3NonverticalHyperplaneSeparation
1.6ConjugateFunctions
1.7Summary

2BasicConceptsofPolyhedralConvexity
2.1ExtremePoints
2.2PolarCones
2.3PolyhedralSetsandFunctions
2.3.1PolyhedralConesandFarkas'Lemma
2.3.2StructureofPolyhedralSets
2.3.3PolyhedralFunctions
2.4PolyhedralAspectsofOptimization

3BasicConceptsofConvexOptimization
3.1ConstrainedOptimization
3.2ExistenceofOptimalSolutions
3.3PartialMinimizationofConvexFunctions
3.4SaddlePointandMinimaxTheory

4GeometricDualityFramework
4.1MinCommon/MaxCrossingDuality
4.2SomeSpecialCases
4.2.1ConnectiontoConjugateConvexFunctions
4.2.2GeneralOptimizationDuality
4.2.3OptimizationwithInequalityConstraints
4.2.4AugmentedLagrangianDuality
4.2.5MinimaxProblems
4.3StrongDualityTheorem
4.4ExistenceofDualOptimalSolutions
4.5DualityandPolyhedralConvexity
4.6Summary

5DualityandOptimization
5.1NonlinearFarkas'Lemma
5.2LinearProgrammingDuality
5.3ConvexProgrammingDuality
5.3.1StrongDualityTheorem-Inequality.Constraints
5.3.2OptimalityConditions
5.3.3PartiallyPolyhedralConstraints
5.3.4DualityandExistenceofOptimalPrimalSolutions
5.3.5FenchelDuality
5.3.6ConicDuality
5.4SubgradientsandOptimalityConditions
5.4.1SubgradientsofConjugateFunctions
5.4.2SubdifferentialCalculus
5.4.3OptimalityConditions
5.4.4DirectionalDerivatives
5.5MinimaxTheory
5.5.1MinimaxDualityTheorems
5.5.2SaddlePointTheorems
5.6TheoremsoftheAlternative
5.7NonconvexProblems
5.7.1DualityGapinSeparableProblems
5.7.2DualityGapinMinimaxProblems

AppendixA:MathematicalBackground
NotesandSources
SupplementaryChapter6onConvexOptimizationAlgorithms
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