Optimization By Vector Space Methods 9780471181170 pdf epub mobi txt 2024 电子版 下载

书籍基本信息

书名：Optimization By Vector Space Methods, 优化向量空间方法

ISBN：9780471181170

作者：Luenberger, David G.

出版社：John Wiley & Sons

出版时间：1969年

书籍页数：328页

推荐等级：8/10

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书籍简介

本书《Optimization By Vector Space Methods》深入探讨了如何利用向量空间理论解决优化问题。书中详细介绍了线性空间、赋范空间、内积空间等概念，并将其应用于最优化算法的设计与分析。此外，还涵盖了凸集、对偶性以及非线性规划等内容。

本书适合对数学、工程学、计算机科学等领域有浓厚兴趣的研究生和科研人员阅读。书中大量使用了严谨的数学语言，因此需要具备一定的数学基础才能更好地理解书中的内容。

作者介绍

David G. Luenberger 是斯坦福大学电气工程系的教授，他在优化理论方面做出了诸多贡献。他的写作风格清晰且逻辑严密，善于将复杂的数学概念用简单明了的方式表达出来。除了本书之外，他还著有《Introduction to Linear and Nonlinear Programming》等经典教材。

书评

这本书被广泛认为是优化理论的经典之作。它不仅提供了丰富的理论知识，还包含了许多实际应用案例，使得读者能够更好地理解和掌握这些概念。书中提出的许多方法至今仍被广泛使用，尤其是在控制论和信号处理领域。

然而，也有批评指出，由于书中使用了大量的数学公式，对于没有足够数学背景的读者来说可能会感到难以理解。因此，建议读者在阅读前先具备一定的数学基础。

书籍影响

《Optimization By Vector Space Methods》对工程学和计算机科学领域产生了深远的影响。特别是在控制论、信号处理以及机器学习等领域，书中提出的方法和理论被广泛采用。尽管该书首次出版于上世纪60年代，但其理论和方法仍然具有很高的参考价值。

相关资源

纸质版信息

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电子版

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比较

与其他同类书籍相比，《Optimization By Vector Space Methods》更侧重于数学理论的应用。例如，与《Convex Optimization》相比，本书更加注重向量空间理论的基础知识；而与《Nonlinear Programming》相比，则在非线性规划方面提供了更为深入的讨论。

相比之下，《Convex Optimization》更侧重于现代优化技术，更适合那些希望快速掌握最新优化方法的读者。而《Nonlinear Programming》则更多地关注于非线性规划的具体实现细节，适合希望深入了解这一领域的读者。