《凸优化》这本书怎么学习或阅读？

https://www.zhihu.com/question/266057601/answer/2173333565

作者：廿怎么念
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来源：知乎
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最优化方面的书籍当然首推Stephen Boyd 和Lieven Vandenberghe合著的《Convex Optimization》了，书籍内容详实，配备资料丰富，口碑爆棚。光看书比较枯燥，应该结合视频一起学习，下面分享的第一个部分就有视频链接，如果失效了，可以在评论区说一声，我后面更新。以下推荐的其他书籍感兴趣的话，也可以看看哈，没时间的话，看第一个就可以了。如果觉得有帮助，可以点赞鼓励哟^_^

Optimization

Convex Optimization-Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe

书籍-链接：https://pan.baidu.com/s/1ha17u_EHT2Luu2heeGR2Jw 提取码：jd1f

视频-链接：https://pan.baidu.com/s/1KOENOziKrOfNprTpLnvSQw 提取码：22cx

幻灯片-链接：https://pan.baidu.com/s/1tzsEln1kTOl9KbjQFXniww 提取码：qhcx

习题答案-链接：https://pan.baidu.com/s/1EVvcn9LnoOfeutAkk9ExJQ 提取码：yq2j

课程网站

An Introduction to Optimization

链接：https://pan.baidu.com/s/1-fWnG0_TlIuXB69t9Bnymg 提取码：cypn

Lectures on Modern Convex Optimization

链接：https://pan.baidu.com/s/1Xn9CTMDZydB0SaUSpmXmBg 提取码：iqwe

Linear and Nonlinear Programming, 4th Edition_ International Series in Operations Research & Management Science

链接：https://pan.baidu.com/s/10DJr0FAeIHp9iDdJjnRS7w 提取码：ax1z

Introduction to Linear Optimization

链接：https://pan.baidu.com/s/16VVgOXOIgzlfRvtIaPgi7Q 提取码：s3xs

Nonlinear Programming_ Theory and Algorithms

链接：https://pan.baidu.com/s/1dzl7Tfee9SfbEfgRroDd5A 提取码：6o0w

Numerical Optimization

链接：https://pan.baidu.com/s/1it4ILDGG3rRJf-GazFZUQA 提取码：8lkw

Online Convex Optimization

链接：https://pan.baidu.com/s/1KP19Ppn1ssqUezAw7TFiEg 提取码：ipem

Robust optimization

链接：https://pan.baidu.com/s/1ulUUw6zJJGPAf7SkZoAfTA 提取码：e9vq

Combinatorial Optimization

链接：https://pan.baidu.com/s/1wQ5WmiQ1LbARShv6kWyx6A 提取码：9ggb

Stochastic Global Optimization

链接：https://pan.baidu.com/s/1EdTbtJ5s296WIeZaS3wIpw 提取码：w7zg

Optimization Theory, Methods, and Applications in Engineering

链接：https://pan.baidu.com/s/1xOWfFzUI0CnXsx9qOf0lWQ 提取码：5kdi

Optimization Based Data Mining_ Theory and Applications

链接：https://pan.baidu.com/s/134WM2SnoJhhHko2adC2Wzg 提取码：11rf

最优化工具CVXPY安装

对于使用anaconda的人来说，可按照下面步骤安装，亲测有效！

首先安装[Visual Studio build tools for Python 3]

然后激活虚拟环境，使用命令安装

conda install -c conda-forge cvxpy

其他最优化工具包

Python: Pyomo, CVXPY

Julia: JuMP, Convex.jl

MATLAB: YALMIP, CVX

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