简介
《最优化原理》对所谓无限维最优化理论的基本内容提供一个系统的处理，全书共8章，头两章概括了阅读《最优化原理》主要内容所需的预备知识，其中包括基本的泛函分析结果与非光滑分析，随后各章阐述最优化理论的基本论题：不等式系统与择一定理，一阶与高阶最优性条件，对偶理论，向量最优化等，《最优化原理》一方面以紧凑的形式概括了最优化理论的标准内容，同时介绍了较多的新近研究成果，其中包括作者本人的一些结果，这部分内容涉及近年来引起广泛关注的一些研究领域，因而可能为有研究兴趣的读者架设起从基础理论通向研究前沿的桥梁，对于数学系的高年级大学生及有关理工科专业的硕士生，《最优化原理》略加删节之后可作为教材使用，在当代科学发展进程中，对于最优化理论的日益广泛与紧迫的需要，已成为一种引人注目的潮流；有这种需要的科技工作者，将发现《最优化原理》可提供一些有用的理论工具。
目录
记号与约定
第一章 预备知识
1．1 基本泛函分析结果
1．2 微分理论
1．3 多值映射
1. 4 锥与对偶锥
1. 5 凸函数
1．6 极值
第二章 非光滑分析
2．1 次微分
2．2 clarke次微分
2．3 次微分规则
2．4 极大函数
2．5 切锥
第三章 择一定理
3．1 farkas引理
3．2 类凸性
3．3 gordan定理与gale定理
3．4 motzkin定理
3．5 minimax定理
.3．6 minimax定理导出的择一定理
第四章 一阶最优性条件
4．1 可行集的切锥
4．2 fritzjohn定理
4．3 kuhn-tucker条件
4．4 基于择一定理的最优性条件
4．5 充分条件
4．6 非光滑最优性条件
第五章 对偶理论
5. 1 鞍点
5．2 lagrange对偶
5．3 共轭泛函
5．4 rockafellar对偶
5．5 fenchel对偶：一般情况
5．6 fenchel对偶：特殊情况
5．7 mond-weir对偶与wolfe对偶
5．8 线性与二次最优化
第六章 向量最优化
6．1 向量极值
6．2 最优性条件
6．3 非光滑最优性条件
6．4 标量化
6．5 lagrange对偶
6．6 roekafellar对偶
6．7 mond-weir对偶与wolfe对偶
第七章 高阶最优性条件
7．1 二阶条件：光滑情况
7．2 二阶条件：非光滑情况
7．3 高阶变分集
7．4 变分导数
7．5 可行集的变分集
7．6 高阶必要条件
第八章 选择论题
8．1 具多值约束函数的极小问题
8．2 具无限个不等式约束的极小问题
8．3 值函数
参考文献
名词索引
第一章 预备知识
1．1 基本泛函分析结果
1．2 微分理论
1．3 多值映射
1. 4 锥与对偶锥
1. 5 凸函数
1．6 极值
第二章 非光滑分析
2．1 次微分
2．2 clarke次微分
2．3 次微分规则
2．4 极大函数
2．5 切锥
第三章 择一定理
3．1 farkas引理
3．2 类凸性
3．3 gordan定理与gale定理
3．4 motzkin定理
3．5 minimax定理
.3．6 minimax定理导出的择一定理
第四章 一阶最优性条件
4．1 可行集的切锥
4．2 fritzjohn定理
4．3 kuhn-tucker条件
4．4 基于择一定理的最优性条件
4．5 充分条件
4．6 非光滑最优性条件
第五章 对偶理论
5. 1 鞍点
5．2 lagrange对偶
5．3 共轭泛函
5．4 rockafellar对偶
5．5 fenchel对偶：一般情况
5．6 fenchel对偶：特殊情况
5．7 mond-weir对偶与wolfe对偶
5．8 线性与二次最优化
第六章 向量最优化
6．1 向量极值
6．2 最优性条件
6．3 非光滑最优性条件
6．4 标量化
6．5 lagrange对偶
6．6 roekafellar对偶
6．7 mond-weir对偶与wolfe对偶
第七章 高阶最优性条件
7．1 二阶条件：光滑情况
7．2 二阶条件：非光滑情况
7．3 高阶变分集
7．4 变分导数
7．5 可行集的变分集
7．6 高阶必要条件
第八章 选择论题
8．1 具多值约束函数的极小问题
8．2 具无限个不等式约束的极小问题
8．3 值函数
参考文献
名词索引
Principles of Optimization
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