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Convex optimization 凸优化-英文原版书-中文译版-课件-往年考试题

MIT DIMITRI BERTSEKAS教授的Convex Optimization Theory 课程PPT,教材详细摘要和教材习题解答等。

最近在学习计算机视觉，搜集了computer vision方向最经典的十本书，分别是： 1.Marr著的Vision 2.计算机视觉：计算理论与算法基础（完整高清版） 3.An Invitation to 3-D Vision From Images to Geometric Models Yi Ma, Stefano Soatto, Jana Kosecká, S. Shankar Sastry 4.Multiple View Geometry in Computer Vision (2nd_Edition) 5.Computer Vision Models, Learning, and Inference 6.Generalized Principal Component Analysis， 7.Pattern Recognition and Machine Learning， 8.Convex Optimization， 9.计算机视觉算法与应用中文版 10.Computer Vision,A Modern Approach(中文版) 希望对大家有帮助

Selected Applications of Convex OptimizationSelected Applications of Convex OptimizationSelected Applications of Convex Optimization

Outline • Part I: Crash course on convex analysis and convex optimization • Part II: Quadratically constrained quadratic programs and semidefinite programming • Part III: Semidefinite relaxation: Theory, and implications in practice • Part IV: Applications and latest advances – A. transmit beamforming – B. advanced topics in transmit beamforming – C. sensor network localization • Conclusion

英文原版，英文好的可以看一下 良好的理论分析特性，高效的实际可计算性和强大的建模能力是大家选择凸建模的原因。注意，我这里说的是凸建模！科学研究的第一步是对实际问题抽象近似，建模成数学问题，这里有巨大的选择自由度！虽然非凸建模具有最强的表达能力，也最省事，代价却是理论上难以分析和实际中无法可靠计算！近十年来火的一塌糊涂的压缩感知，稀疏表示和低秩恢复都是由凸建模带动起来的！研究者们通过分析凸问题的性质来解释和理解真实世界的机理！要注意，很多这样的问题几十年前就已经有非凸的表达形式了，只有用凸建模才焕然一新！更进一步，通过对凸建模的深入理解，大家对具体的非凸问题，注意不是所有，开始利用特殊的结构特点做分析，得出了一些很深刻的结果，比如神经网络收敛到局部最优解，而不是平稳点，随机算法有助于逃离鞍点。但是，非凸分析几乎都是case by case，没有统一有效的手段，这与凸分析差别甚大。从这个角度来说，凸建模和凸优化是研究实际问题的首选！ 作者：知乎用户 链接：https://www.zhihu.com/question/24641575/answer/136736625 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

Boyd凸优化课后题答案，想真正掌握凸优化这个工具的朋友可以在一定程度理解基础理论后安排个计划认真做一下课后习题

凸优化理论在信号处理以及通信系统中的应用 比较经典的通信系统凸优化入门教程