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內容簡介： 本书是Numerical Optimization，2nd edition中前11章，无约束优化章节的中文版，原著全面而及时地介绍了连续优化问题中最有效的方法，是一部经典的数值优化著作。本书既强调数学理论的严谨性与逻辑性，同时又十分注重理论源头的基本思想，重视对数学公式背后的物理概念的描述。本书以深入浅出的方式重点描述了数值优化中的无约束优化理论与计算方法，内容涉及优化问题的相关概念、无约束优化基础、线搜索方法、牛顿方法、信赖域方法、共轭梯度方法、拟牛顿方法、大规模无约束优化方法、导数的数值计算方法，无需求导的优化方法、最小二乘问题的求解方法、非线性方程组的求解方法以及相关数学基础知识。此外，本书还对各种经典的无约束优化算法的收敛性进行了理论分析。本书注重阐述算法背后的思想理念，知识循序渐进，信息量大，并配有高质量的理论练习题和丰富的计算机实践题，有助于读者消化吸收书中的理论与算法。优化理论与方法属于应用数学领域中的一个重要分支，在电子通信、自动控制、经济管理、资源调度、建筑设计、应急救援、汽车制造、电工电气、航天航空、国防安全等多个工业与信息领域都发挥着重要的作用。因此，优化技术对于现代科技甚至是人文科学的发展都具有不可替代的作用。译者团队多年来一直从事信息与通信工程专业的教学与科研工作，无论是在教学还是在科研过程中，都需要求解大量最优化问题，例如数字滤波器的最优设计、阵列波束最优赋形、通信链路优化、雷达信号波形最优设计、无人机路径最优规划等。本书可作为应用数学、计算机科学、运筹学、控制科学、工程学等相关专业的本科生和研究生学习优化理论的教学参考书，也可供需要优化理论进行科学技术研究的科研人员和工程技术人员参考使用。

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