凸解析と最適化理論

凸解析と非線形最適化の数理をわかりやすく解説した参考書
本書は、n次元ユークリッド空間上の凸解析と非線形最適化（非線形計画）の数理について、基本事項からわかりやすく解説するものです。
凸解析や非線形最適化の数理は、回帰分析や機械学習（教師あり学習）で用いられる手法の背景となっています。本書では、多くの命題や定理に詳しい証明を付し、幅広い応用が見られるエークランドの定理や不動点定理にも触れ、理工学系、経済系の学生・研究者に読みやすい構成としています。また、巻末に、本文の理解に必要な微分積分と線形代数の内容をまとめた付録と各章末の演習問題の詳解を載せ、読者の利便性を高めました。

※本書は、『数理情報科学シリーズ 凸解析と最適化理論』（牧野書店）を、オーム社より発行するものです。