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凸优化算法

📝 内容简介

本书主体内容大致分为四个部分：第3-5章介绍了凸性、计算模型和凸优化的高效性概念以及对偶性；第6-8章分别介绍了梯度下降法、镜像下降法和乘性权重更新法以及加速梯度下降法等一阶方法；第9-11章介绍了牛顿法和线性规划的各种内点法；第12章和第13章介绍了用于线性规划和一般凸规划的椭球法等割平面方法。另外，第1章通过讲述连续优化和离散优化之间的相互作用的简要历史来概述本书：探索离散问题的快速算法如何推动凸优化算法的改进。