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终于读完了，耗时将近一年。 耗时长，收货也巨大，一个个算法背后的思想抽丝剥茧、娓娓道来。 推荐看这本书结合吴立德《数值优化》和印度的一个关于本书的课程“Numerical Optimization by Dr. Shirish K. Shevade, Department of Computer Science and Engineering, IISc Bangalore.”一起学习

Optimization

扫过了一遍，起码再看优化算法的东西大概能知道说的是什么了…写得对初学者挺友好的。

读完一遍，很多细节没有搞懂。有些章节写的也不是那么易懂，比如CG method。

终于读完了，耗时将近一年。 耗时长，收货也巨大，一个个算法背后的思想抽丝剥茧、娓娓道来。 推荐看这本书结合吴立德《数值优化》和印度的一个关于本书的课程“Numerical Optimization by Dr. Shirish K. Shevade, Department of Computer Science and Engineering, IISc Bangalore.”一起学习

数值优化领域的力作。写的非常好。Nocedal和wright在优化领域有着丰富的经验和知识，在第一版的基础上增强了二十一世纪前几年的最新进展，内点法。算法流程清晰，原理清楚。适合学生和研究者参阅。  

很好，很详细，强烈推荐！

数值优化领域的力作。写的非常好。Nocedal和wright在优化领域有着丰富的经验和知识，在第一版的基础上增强了二十一世纪前几年的最新进展，内点法。算法流程清晰，原理清楚。适合学生和研究者参阅。  

两位作者都来自CS专业，在优化领域享有崇高地位，都是SIAM的Fellow。这本书主要讲连续优化，理论性很强，从最简单的牛顿法，梯度，再到有约束的优化问题中的对偶，KKT，单纯性等方法，最后再到非线性领域的罚函数和内点法，一气呵成，看的不光是数学，也是优化领域的发展史。 ...  

两位作者都来自CS专业，在优化领域享有崇高地位，都是SIAM的Fellow。这本书主要讲连续优化，理论性很强，从最简单的牛顿法，梯度，再到有约束的优化问题中的对偶，KKT，单纯性等方法，最后再到非线性领域的罚函数和内点法，一气呵成，看的不光是数学，也是优化领域的发展史。 ...