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• 200 1_ |a 凸优化算法 |A Tu You Hua Suan Fa |d = Convex optimization algorithms |f Dimitri P. Bertsekas著 |z eng

• 205 __ |a 影印版

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2016

• 215 __ |a xii, 564页 |d 24cm

• 225 2_ |a 清华版双语教学用书 |A qing hua ban shuang yu jiao xue yong shu

• 314 __ |a 责任者Bertsekas规范汉译姓: 博塞卡斯

• 320 __ |a 有书目 (第519-556页) 和索引

• 330 __ |a 本书几乎囊括了所有主流的凸优化算法，包括梯度法、次梯度法、多面体逼近法、邻近法和内点法等。这些方法通常依赖于代价函数和约束条件的凸性(而不一定依赖于其可微性)，并与对偶性有着直接或问接的联系。作者针对具体问题的特定结构，给出了大量的例题，来充分展示算法的应用。

• 333 __ |a 优化理论学者、研究者及相关读者。

• 410 _0 |1 2001 |a 清华版双语教学用书

• 510 1_ |a Convex optimization algorithms |z eng

• 606 0_ |a 凸分析 |A tu fen xi |x 最优化算法 |j 教材 |x 英文

• 690 __ |a O174.13 |v 5

• 690 __ |a O242.23 |v 5

• 701 _1 |a 博塞卡斯 |A bo sai ka si |g (Bertsekas, Dimitri P.) |4 著

• 801 _0 |a CN |b NEU |c 20170314

• 905 __ |a AUSTL |d O174.13/B722