包邮数值优化方法

上篇 经典 化方法 **章 无约束 化 1.1 预备知识 1.2 一维线搜索 1.3 速下降法 1.4 共轭梯度法 1.5 牛顿法 1.6 拟牛顿法 习题一 第二章 约束 化 2.1 预备知识 2.2 二次规划的有效集法 2.3 线性约束优化的投影梯度法 2.4 罚函数法 2.5 序列二次规划法 习题二 第三章 非光滑 化 3.1 预备知识 3.2 次梯度法 3.3 割平面法 3.4 束方法 习题三 下篇 现代 化方法 第四章 线性锥约束优化 4.1 预备知识 4.2 半定规划 4.3 二阶锥规划 习题四 第五章 随机优化方法 5.1 预备知识 5.2 经典的凸优化方法 5.3 随机优化方法 5.4 方差减少的随机优化方法 习题五 第六章 复合优化 6.1 预备知识 6.2 临近梯度法 6.3 对偶临近梯度法 6.4 交替方向乘子法 6.5 广义条件梯度方法 习题六 参考文献