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最优化方法(第三版)




本书主要内容包括:基本概念、线性规划、线性搜索与信赖域方法、无约束最优化方法、线性与非线性最小二乘问题、二次规划、约束最优化的理论与方法等。全书深入浅出,理论、计算与应用相结合,尽可能避免较深的数学推导和证明。每章后面都有一个小结,并附有习题,易于教学。

本书可作为信息与计算科学、数学与应用数学、统计学、运筹学、管理科学与工程、计算机、经济与金融,以及有关理工科专业的本科生和研究生的教材或教学参考书,亦可作为具有高等数学和线性代数基础的科技人员自学参考。



作者:
孙文瑜、徐成贤、朱德通、孙海琳

定价:
43.20 元

出版时间:
2025-01-21

ISBN:
978-7-04-063198-2

物料号:
63198-00

读者对象:
高等教育

一级分类:
数学与统计学类

二级分类:
数学与统计学类专业核心课

三级分类:
其他课程

重点项目:
“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材

版面字数:
370千字

开本:
16开

装帧形式:
平装

页数:
暂无

最新
印次时间:
2026年01月
  • 目录
    • 前辅文
      • 第一章 基本概念
        • 1.1 最优化问题简介
          • 1.2 凸集和凸函数
            • 1.2.1 凸集
              • 1.2.2 凸函数
              • 1.3 最优性条件
                • 1.4 最优化方
                  • 小结
                    • 习题
                    • 第二章 线性规划
                      • 2.1 线性规划问题和基本性质
                        • 2.1.1 线性规划问题
                          • 2.1.2 图解法
                            • 2.1.3 基本性质
                              • 2.1.4 线性规划的标准形
                                • 2.1.5 基本可行解
                                  • 2.1.6 最优解的性质
                                  • 2.2 单纯形法
                                    • 2.3 线性规划的对偶与对偶单纯形法
                                      • 2.3.1 确定线性规划的对偶问题
                                        • 2.3.2 对偶定理
                                          • 2.3.3 对偶单纯形法
                                          • *2.4 线性规划的内点算法
                                            • 小结
                                              • 习题
                                              • 第三章 线性搜索与信赖域方法
                                                • 3.1 线性搜索
                                                  • 3.2 0.618法和Fibonacci法
                                                    • 3.2.1 0.618法
                                                      • 3.2.2 Fibonacci法
                                                        • 3.2.3 二分法
                                                        • 3.3 逐次插值逼近法
                                                          • 3.4 精确线性搜索方法的收敛性
                                                            • 3.5 不精确线性搜索方法
                                                              • 3.5.1 Goldstein准则
                                                                • 3.5.2 Wolfe准则
                                                                  • 3.5.3 Armijo准则
                                                                  • *3.6 不精确线性搜索方法的收敛性
                                                                    • 3.7 信赖域方法的思想和算法框架
                                                                      • *3.8 信赖域方法的收敛性
                                                                        • 3.9 解信赖域子问题
                                                                          • 小结
                                                                            • 习题
                                                                            • 第四章 无约束最优化方法
                                                                              • 4.1 最速下降法
                                                                                • 4.2 牛顿法
                                                                                  • 4.3 共轭梯度法
                                                                                    • 4.3.1 共轭方向法
                                                                                      • 4.3.2 共轭梯度法
                                                                                        • 4.3.3 对于非二次函数的共轭梯度法拟牛顿法
                                                                                          • 4.4.1 拟牛顿条件
                                                                                            • 4.4.2 DFP校正和BFGS校正
                                                                                            • *4.5 拟牛顿法的收敛性
                                                                                              • 小结
                                                                                                • 习题
                                                                                                • 第五章 线性与非线性最小二乘问题
                                                                                                  • 5.1 引言
                                                                                                    • 5.2 线性最小二乘问题的解法
                                                                                                      • 5.2.1 解线性最小二乘问题
                                                                                                        • *5.2.2 解线性等式约束的线性最小二乘问题
                                                                                                        • 5.3 非线性最小二乘的Gauss-Newton法
                                                                                                          • 5.4 信赖域方法
                                                                                                            • 小结
                                                                                                              • 习题
                                                                                                              • 第六章 次规划
                                                                                                                • 6.1 二次规划
                                                                                                                  • 6.2 等式约束二次规划问题
                                                                                                                    • 6.3 凸二次规划的有效集方法
                                                                                                                      • 小结
                                                                                                                        • 习题
                                                                                                                        • 第七章 约束最优化的理论与方法
                                                                                                                          • 7.1 约束最优化问题与最优性条件
                                                                                                                            • 7.2 二次罚函数方法
                                                                                                                              • *7.3 内点障碍函数法
                                                                                                                                • *7.4 字列二次规划方法
                                                                                                                                  • 小结
                                                                                                                                    • 习题
                                                                                                                                    • 附录I 试验函数
                                                                                                                                      • 1 无约束最优化问题的试验函数,
                                                                                                                                        • 2 约束最优化问题的试验函数
                                                                                                                                        • 附录II MATLAB程序
                                                                                                                                          • 1 共轭梯度法
                                                                                                                                            • 2 BFGS算法
                                                                                                                                              • 3 解二次规划的有效集方法
                                                                                                                                                • 4 序列二次规划方法
                                                                                                                                                • 附录III Python程序
                                                                                                                                                  • 1 北辅梯度法
                                                                                                                                                    • 2 BFGS算法
                                                                                                                                                      • 3 解二次规划的有效集方法
                                                                                                                                                        • 4 序列二次规划方法
                                                                                                                                                        • 参考文献
                                                                                                                                                        1