凸优化：补充资源

经典教材

Boyd & Vandenberghe — Convex Optimization ★ 圣经

• 教材主页：https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/
• PDF 全本免费下载：https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf
• 配套 EE364A 讲义、作业、解答全开放
• 国内有中译本(王书宁等译,清华大学出版社)

这本是 Stanford EE364A 的官方教材,已被几乎所有顶级名校采用。前 5 章(凸集、凸函数、凸优化问题、对偶性、几何角度)覆盖核心理论,后面几章(算法实现、应用)可按需选读。

进阶课程

Stanford EE364B: Convex Optimization II

• 课程主页：https://web.stanford.edu/class/ee364b/
• 视频：YouTube Stanford 频道完整公开
• 简介：EE364A 续篇,重点在算法(subgradient / proximal / ADMM 等)和大规模优化,适合做机器学习理论或信号处理研究的同学

CMU 10-725: Convex Optimization

• 课程主页：https://www.stat.cmu.edu/~ryantibs/convexopt/
• 由 Ryan Tibshirani(统计机器学习领域知名学者)主讲
• 偏向统计学习背景,讲法和 EE364A 互补

中文课程

北大 文再文《最优化：建模、算法与理论》

• 主页:https://bicmr.pku.edu.cn/~wenzw/optbook.html
• 教材开放下载,含完整中文 PPT 和习题解答
• 内容包含凸优化 + 部分非凸优化前沿,前沿内容与工程应用并重

实战工具

• CVX(MATLAB)/CVXPY(Python):Boyd 团队开发的“可读优化建模语言”,pip install cvxpy 后几行代码即可求解 LP / QP / SOCP / SDP
• MOSEK / Gurobi:商用求解器,学生免费,工业界常用
• ECOS / SCS:开源求解器,集成在 CVXPY 中

学习资源汇总(PKUFlyingPig)

@PKUFlyingPig 在学习 Stanford CVX101 时用到的所有资源和作业实现:

• GitHub:https://github.com/PKUFlyingPig/Standford_CVX101

在 IC 中的应用

凸优化在 IC 各方向都有直接应用: - EDA:布局布线、时序优化中的整数规划松弛 - 机器学习/AI:SVM、Lasso 等核心算法的对偶推导 - 信号处理:稀疏重建、压缩感知 - 通信:波束成形、功率分配 - 控制:LQR、MPC