第1章 向量与矩阵
1．1 线性空间
1．2 线性映射
1．3 解的结构
1．4 矩阵变换
第2章 度量与微分
2．1 度量结构
2．2 范数结构
2．3 内积结构
2．4 可微函数
2．5 优化模型
第3章 凸集
3．1 仿射集合
3．2 凸集合
3．3 锥集合
3．4 重要例子
3．5 保凸运算
3．6 分离定理
3．7 择一定理
3．8 广义不等式
第4章 凸函数
4．1 函数定义
4．2 函数性质
4．3 函数例子
4．4 保凸运算
4．5 共轭函数
4．6 拟凸函数
4．7 对数凸性
4．8 广义单调
4．9 广义凸性
第5章 优化模型
5．1 一般优化模型
5．2 凸性优化模型
5．3 线性优化模型
5．4 二次优化模型
5．5 几何优化模型
5．6 广义约束模型
5．7 广义优化模型
第6章 最优性条件
6．1 无约束情形
6．2 有约束情形
第7章 对偶性
7．1 Lagrange函数
7．2 对偶函数
7．3 对偶问题
7．4 对偶解释
7．5 强对偶性
7．6 对偶计算
7．7 最优性条件
7．8 灵敏度分析
7．9 择一定理
7．10 广义对偶
第8章 全局与非光滑概念
8．1 凸集的表示定理
8．2 Lipschitz函数
8．3 半连续性函数
8．4 函数的凸包络
8．5 两个凸函数的差
8．6 函数的广义梯度
参考文献
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