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课程

Nonlinear Optimization

覆盖一阶最优性、法锥、凸函数、分离、KKT、Lagrange 对偶以及一阶优化算法。

Gabriele Farina · 2025 · MIT OpenCourseWare

阅读前提

教材中的引用位置

  1. M11 · 第 1 章 优化模型、可行域与最优性
  2. M11 · 第 2 章 凸集、凸函数与次梯度
  3. M11 · 第 3 章 一阶优化与梯度下降
  4. M11 · 第 4 章 约束优化、KKT 条件与对偶性
  5. M11 · 第 5 章 熵、互信息与散度
  6. M11 · 第 6 章 最优化与信息论综合复习

官方来源

官方页面https://ocw.mit.edu/courses/6-7220j-nonlinear-optimization-spring-2025/pages/lecture-notes/