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题名:
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Convex optimization algorithms / Dimitri P. Bertsekas著 , |
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ISBN:
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978-7-302-43070-4 价格： CNY89.00 |
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语种:
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eng |
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载体形态:
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xii, 564页 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2016 |
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内容提要:
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本书几乎囊括了所有主流的凸优化算法，包括梯度法、次梯度法、多面体逼近法、邻近法和内点法等。这些方法通常依赖于代价函数和约束条件的凸性(而不一定依赖于其可微性)，并与对偶性有着直接或问接的联系。作者针对具体问题的特定结构，给出了大量的例题，来充分展示算法的应用。 |
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主题词:
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凸分析 最优化算法 |
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中图分类法:
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O174.13 版次： 5 |
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中图分类法:
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O242.23 版次： 5 |
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主要责任者:
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博塞卡斯 著 |
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责任者附注:
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德梅萃·博塞克斯 (Dimitri P. Bertsekas)，教授是优化理论的国际学者、美国国家工程院院士，现任美国麻省理工学院电气工程与计算机科学系教授。博塞克斯教授是一位多产作者，著有14本专著和教科书。 |
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责任者附注:
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责任者Bertsekas规范汉译姓: 博塞卡斯 |