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最优化计算方法


作者:
刘浩洋,户将,李勇锋,文再文
定价:
45.80元
ISBN:
978-7-04-055841-8
版面字数:
410.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2021-06-15
读者对象:
高等教育
一级分类:
数学与统计学类
二级分类:
信息与计算科学专业课
三级分类:
最优化方法

本书主要介绍了最优化的基本概念、典型案例、基本理论和优化算法。典型案例来自数据科学、机器学习、人工智能、图像和信号处理等领域,基本理论涵盖最优解的存在性和唯一性、各类优化问题的一阶或二阶最优性条件、对偶理论等,优化算法包括无约束优化算法、约束优化算法、复合优化算法。全书案例丰富,理论翔实,展现了最优化的“实践—算法—理论—实践”这一特点。书中配备了适量的习题,这些习题难易兼顾、层次分明,为正文内容提供补充,并可检验读者的学习效果。

本书可作为高等学校数据科学类相关专业的教材或参考书,也可供从事运筹学、计算数学、图像和信号处理、机器学习、人工智能等领域的科技工作者参考。

  • 前辅文
  • 第一章 最优化简介
    • 1.1 最优化问题概括3
      • 1.1.1 最优化问题的一般形式
      • 1.1.2 最优化问题的类型与应用背景
    • 1.2 实例:稀疏优化
    • 1.3 实例:深度学习
      • 1.3.1 多层感知机
      • 1.3.2 卷积神经网络
    • 1.4 最优化的基本概念
      • 1.4.1 连续和离散优化问题
      • 1.4.2 无约束和约束优化问题
      • 1.4.3 随机和确定性优化问题
      • 1.4.4 线性和非线性规划问题
      • 1.4.5 凸和非凸优化问题
      • 1.4.6 全局和局部最优解
      • 1.4.7 优化算法
    • 1.5 总结
    • 习题1
  • 第二章 基础知识
    • 2.1 范数
      • 2.1.1 向量范数
      • 2.1.2 矩阵范数
      • 2.1.3 矩阵内积
    • 2.2 导数
      • 2.2.1 梯度与海瑟矩阵
      • 2.2.2 矩阵变量函数的导数
    • 2.3 广义实值函数
      • 2.3.1 适当函数
      • 2.3.2 闭函数
    • 2.4 凸集
      • 2.4.1 凸集的相关定义
      • 2.4.2 重要的凸集
      • 2.4.3 保凸的运算
      • 2.4.4 分离超平面定理
    • 2.5 凸函数
      • 2.5.1 凸函数的定义
      • 2.5.2 凸函数判定定理
      • 2.5.3 保凸的运算
      • 2.5.4 凸函数的性质
    • 2.6 共轭函数
      • 2.6.1 共轭函数的定义和例子
      • 2.6.2 二次共轭函数
    • 2.7 次梯度
      • 2.7.1 次梯度的定义
      • 2.7.2 次梯度的性质
      • 2.7.3 次梯度的计算规则
    • 2.8 总结
    • 习题2
  • 第三章 典型优化问题
    • 3.1 线性规划
      • 3.1.1 基本形式和应用背景
      • 3.1.2 应用举例
    • 3.2 最小二乘问题
      • 3.2.1 基本形式和应用背景
      • 3.2.2 应用举例
    • 3.3 复合优化问题
      • 3.3.1 基本形式和应用背景
      • 3.3.2 应用举例
    • 3.4 随机优化问题
      • 3.4.1 基本形式和应用背景
      • 3.4.2 应用举例
    • 3.5 半定规划
      • 3.5.1 基本形式和应用背景
      • 3.5.2 应用举例
    • 3.6 矩阵优化
      • 3.6.1 基本形式和应用背景
      • 3.6.2 应用举例
    • 3.7 优化模型语言
    • 3.8 总结
    • 习题3
  • 第四章 最优性理论
    • 4.1 最优化问题解的存在性
    • 4.2 无约束可微问题的最优性理论
      • 4.2.1 一阶最优性条件
      • 4.2.2 二阶最优性条件
      • 4.2.3 实例
    • 4.3 无约束不可微问题的最优性理论
      • 4.3.1 凸优化问题一阶充要条件
      • 4.3.2 复合优化问题的一阶必要条件
      • 4.3.3 实例
    • 4.4 对偶理论
      • 4.4.1 拉格朗日函数与对偶问题
      • 4.4.2 带广义不等式约束优化问题的对偶
      • 4.4.3 实例
    • 4.5 一般约束优化问题的最优性理论
      • 4.5.1 一阶最优性条件
      • 4.5.2 二阶最优性条件
    • 4.6 带约束凸优化问题的最优性理论
      • 4.6.1 Slater约束品性与强对偶原理
      • 4.6.2 一阶充要条件
    • 4.7 约束优化最优性理论应用实例
      • 4.7.1 仿射空间的投影问题
      • 4.7.2 线性规划问题
    • 4.8 总结
    • 习题4
  • 第五章 无约束优化算法
    • 5.1 线搜索算法
      • 5.1.1 线搜索准则
      • 5.1.2 线搜索算法
      • 5.1.3 收敛性分析
    • 5.2 梯度类算法
      • 5.2.1 梯度下降法
      • 5.2.2 Barzilar-Borwein方法
      • 5.2.3 应用举例
    • 5.3 次梯度算法
      • 5.3.1 次梯度算法结构
      • 5.3.2 收敛性分析
      • 5.3.3 应用举例
    • 5.4 牛顿类算法
      • 5.4.1 经典牛顿法
      • 5.4.2 收敛性分析
      • 5.4.3 修正牛顿法
      • 5.4.4 非精确牛顿法
      • 5.4.5 应用举例
    • 5.5 拟牛顿类算法
      • 5.5.1 割线方程
      • 5.5.2 拟牛顿矩阵更新公式
      • 5.5.3 拟牛顿法的全局收敛性
      • 5.5.4 有限内存BFGS方法
      • 5.5.5 应用举例
    • 5.6 信赖域算法
      • 5.6.1 信赖域算法框架
      • 5.6.2 信赖域子问题求解
      • 5.6.3 收敛性分析
      • 5.6.4 应用举例
    • 5.7 非线性最小二乘问题算法
      • 5.7.1 非线性最小二乘问题
      • 5.7.2 高斯-牛顿算法
      • 5.7.3 Levenberg-Marquardt方法
      • 5.7.4 应用举例
    • 5.8 总结
    • 习题5
  • 第六章 约束优化算法
    • 6.1 罚函数法
      • 6.1.1 等式约束的二次罚函数法
      • 6.1.2 收敛性分析
      • 6.1.3 一般约束问题的二次罚函数法
      • 6.1.4 应用举例
      • 6.1.5 其他类型的罚函数法
    • 6.2 增广拉格朗日函数法
      • 6.2.1 等式约束优化问题的增广拉格朗日函数法
      • 6.2.2 一般约束优化问题的增广拉格朗日函数法
      • 6.2.3 凸优化问题的增广拉格朗日函数法
      • 6.2.4 基追踪问题的增广拉格朗日函数法
    • 6.3 总结
    • 习题6
  • 第七章 复合优化算法
    • 7.1 近似点梯度法
      • 7.1.1 邻近算子
      • 7.1.2 近似点梯度法
      • 7.1.3 应用举例
      • 7.1.4 收敛性分析
    • 7.2 Nesterov加速算法
      • 7.2.1 FISTA算法
      • 7.2.2 其他加速算法
      • 7.2.3 应用举例
      • 7.2.4 收敛性分析
    • 7.3 近似点算法
      • 7.3.1 近似点算法
      • 7.3.2 与增广拉格朗日函数法的关系
      • 7.3.3 应用举例
      • 7.3.4 收敛性分析
    • 7.4 分块坐标下降法
      • 7.4.1 问题描述
      • 7.4.2 算法结构
      • 7.4.3 应用举例
    • 7.5 对偶算法
      • 7.5.1 对偶近似点梯度法
      • 7.5.2 原始-对偶混合梯度算法
      • 7.5.3 应用举例
    • 7.6 交替方向乘子法
      • 7.6.1 交替方向乘子法
      • 7.6.2 Douglas-Rachford Splitting算法
      • 7.6.3 常见变形和技巧
      • 7.6.4 应用举例
    • 7.7 随机优化算法
      • 7.7.1 随机梯度下降算法
      • 7.7.2 应用举例
      • 7.7.3 收敛性分析
      • 7.7.4 方差减小技术
    • 7.8 总结
    • 习题7
  • 附录
    • 符号表
  • 参考文献
  • 索引

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