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Aprendizaje acerca de la optimización convexa

Estoy interesado en aprender un poco acerca de la optimización convexa. El artículo de la wikipedia contiene el siguiente párrafo:

La convexidad de $f$ hace que las potentes herramientas de análisis convexo aplicable. En lo finito-dimensional de la normativa de los espacios, el de Hahn–Banach y teorema de la existencia de subgradients conducir a un particular la satisfacción de la teoría de condiciones necesarias y suficientes para la optimalidad, una dualidad en la teoría de la generalización de que la programación lineal, y eficaz de los métodos de cálculo.

lo que me parece fascinante. Es que me dice que puedo uso avanzado de las herramientas matemáticas para el estudio de la optimización, como el artículo que explica cómo multiplicadores de Lagrange provienen de los colectores.

Estoy buscando un libro que da pruebas rigurosas de la matemática declaraciones en el presupuesto.

La gente recomienda Boyd y Vandenberghe, pero no es el hi-tech de la exposición que estoy buscando.

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Giulio Muscarello Puntos 150

Yo creo que se quiere Convexa de la Teoría de la Optimización de Dimitri P. Bertsekas, y Análisis Convexo y Optimización por Bertsekas, Nedić, y Ozdaglar.

Estos son producto de un teórico, de la costa este (es decir, MIT) enfoque de optimización convexa, como opuesto a las prácticas, de la costa oeste (es decir, de Stanford) enfoque ofrecido por Boyd & Vandenberghe. (Y usted pensó que los raperos eran los únicos que tenía toda la "costa del este/costa oeste".) Tengo ambas costas en mi estantería y se complementan muy bien.

Hacer retirar los materiales complementarios en la parte inferior de ambas páginas web. Estos libros han sido utilizados en el MIT OpenCourseware cursos, lo que significa que hay un poco de material adicional disponible.

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ChrKroer Puntos 193

Le recomiendo el siguiente libro:

Hiriart-Urruty, Jean-Baptiste, y Claude Lemaréchal. Fundamentos de análisis convexo.

Es un riguroso libro sobre los fundamentos matemáticos de análisis convexo, y está diseñado para el aprendizaje del tema de la tierra para arriba. No puedo comentar sobre cómo el libro se compara con Bersekas' Convexa de la Teoría de la Optimización, ya que no he leído su libro. Probablemente ambas son buenas opciones, Bertsekas es un gran autor.

Para los algoritmos, una (muy) nueva opción que es "Algoritmos de Optimización Convexa," también por Bertsekas. Sólo he leído la parte de él hasta el momento, pero he disfrutado un montón.

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