南大《优化方法 （Optimization Methods》课程，推荐！

凸优化在数学规划领域具有非常重要的地位。从应用角度看，现有算法和常规计算能力已足以可靠地求解大规模凸优化问题，一旦将一个实际问题表述为凸优化问题，大体上意味着相应问题已经得到彻底解决，这是非凸的优化问题所不具有的性质。从理论角度看，用凸优化模型对一般性非线性优化模型进行局部逼近，始终是研究非线性规划问题的主要途径，因此，通过学习凸优化理论，可以直接或间接地掌握数学规划领域几乎所有重要的理论结果。由于上述原因，对于涉足优化领域的人员，无论是理论研究还是实际应用，都应该对凸优化理论和方法有一定程度的了解。

本文推荐来自南京大学张利军教授的《优化方法》课程

http://www.lamda.nju.edu.cn/qiuzh/optfall2021gra.html

目录内容：

• Lecture 1 Introduction

• Reference: Petersen and Pedersen. The Matrix Cookbook. Technical University of Denmark, 2012.

• Lecture 2 Mathematical Background

• Lecture 3 Convex Sets

• Lecture 4 Convex Functions I

• Lecture 5 Convex Functions II

• Lecture 6 Convex Optimization Problems I

• Lecture 7 Convex Optimization Problems II

• Lecture 8 Duality I

• Lecture 9 Duality II

• Lecture 10 Applications

• Lecture 11 Unconstrained Minimization I

• Lecture 12 Unconstrained Minimization II

  
  

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