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  最优化理论与方法
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  计算方法 线性规...
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  非线性最优化理论...
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本书全面、系统地介绍了无约束最优化、约束最优化和非光滑最优化的理论和计算方法，它包括了近年来国际上关于优化研究的最新成果。
本书可作研究生教材，可供从事计算数学、应用数学、运筹学和计算技术的科研人员参考。

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• 第一章引论
  1.1引言
  1.2数学基础
  1.3凸集和凸函数
  1.4无约束问题的最优性条件
  1.5最优化方法的结构
  第二章一维搜索
  2.1引言
  2.2精确一维搜索的收敛理论
  2.30.618法和Fibonacci法
  2.4插值法
  2.5不精确一维搜索方法
  第三章牛顿法
  3.1最速下降法
  3.2牛顿法
  3.3修正牛顿法
  3.4有限差分牛顿法
  3.5负曲率方向法
  3.6信赖域方法
  3.7不精克牛顿法
  3.8附录：关于牛顿法收敛法的Kantorovich定理
  第四章共轭梯度法
  4.1共轭方向法
  4.2共轭梯度法
  4.2共轭梯度法的收敛性
  第五章拟牛顿法
  5.1拟牛顿法
  5.2Broyden族
  5.3Huang族
  5.4算法的不变性
  5.5拟牛顿法的局部收敛性
  5.6拟牛顿法的总体收敛性
  5.7自调比变尺度方法
  5.8稀疏拟牛顿法
  第六章非二次模型最优化方法
  6.1齐次函娄模型的最优化方法
  6.2张量方法
  6.3锥模型与共线调比
  第七章非线性最小二乘问题
  7.1非线性最小二乘问题
  7.2Gauss-Newton法
  7.3Levenberg-Marquardt方法
  7.4Levenberg-Marquardt方法的More形式
  7.5拟牛顿法
  第八章约束优化最优性条件
  8.1约束优化问题
  8.2一阶最优性条件
  8.3二阶最优性条件
  第九章二次规划
  9.1二次规划问题
  9.2对偶性质
  9.3等式约束问题
  9.4积极集法
  9.5对偶方法
  9.6内点算法
  第十章罚函数法
  10.1罚函数
  10.2简单罚函数法
  10.3内点罚函数
  10.4乘子罚函数
  10.5光滑精确罚函数
  10.6非光滑精确函数
  第十一章可行方向法
  11.1可行点法
  11.2广义消去法
  11.3广义既约梯度法
  11.4投影梯度法
  11.5线性约束问题
  第十二章逐步二次规划法
  12.1Lagrange-Newton法
  12.2Wilson-Han-Powell方法
  12.3SQP步的超线性收敛性
  12.4Marotos效应
  12.5Watchdog技术
  12.6二阶校正步
  12.7光滑价值函数
  12.8既约Hesse阵方法
  第十三章信赖域法
  13.1算法的基本形式
  13.2线性约束问题的信赖域法
  13.3信赖域子问题
  13.4零空间方法
  13.5CDT子问题
  13.6Powell?Yuan方法
  第十四章非光滑优化
  14.1广义梯度
  14.2非光滑优化问题
  14.3次梯度方法
  14.4割平面法
  14.5捆集法
  14.6复合非光滑优化的基本性质
  14.7信赖域法
  参考文献