讲座笔记：凸优化
Lecture Notes: Convex Optimization
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中文总结 AI 辅助
介绍格拉茨工业大学2026年凸优化课程笔记，涵盖数学预备知识、多种优化方法及最优传输简介，为凸优化学习提供全面资料。
中文摘要 AI 辅助
这些是2026年安德烈亚斯·哈布林在格拉茨工业大学教授的凸优化课程的讲座笔记。笔记涵盖数学预备知识、最小化问题解的存在性等基本结果、投影次梯度下降、近端梯度方法、重球梯度下降、涅斯捷罗夫加速梯度下降和FISTA、原始对偶方法以及最优传输的简短介绍。
英文摘要
Lecture notes for a course on convex optimization taught by Andreas Habring at Graz University of Technology in 2026. The notes cover mathematical preliminaries, fundamental results about existence and of solutions for minimization problems, projected subgradient descent, proximal-gradient methods, heavy ball gradient descent, Nesterov accelerated gradient descent and FISTA, primal-dual methods, and a short intro to optimal transport.
