凸优化算法 (美)博塞卡斯(Dimitri P.Bertsekas) 著 清华大学出版社
随着大规模资源分配、信号处理、机器学习等应用领域的快速发展,凸优化近来正引起人们日益浓厚的兴趣。本书力图给大家较为全面通俗地介绍求解大规模凸优化问题的近期新算法。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间接的联系。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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概率导论 第2版 修订版 美国工程院院士伯特瑟卡斯力作 人民邮电社 从直观、自然的角度阐述概率 MIT等*众多名校教材 数学教材 理工科学生 入门之选
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