内容紹介：非線形最適化の数理を、詳しく丁寧に解説！　Ｐｙｔｈｏｎによる実装例も学べる！コンピューター（計算機）の性能向上により計算速度が上がる一方で、計算資源を効率的に利用する必要性も高まっています。本書では、非線形最適化に焦点を当て、そのうちの無制約最適化・制約付き最適化それぞれについて、代表的なアルゴリズムとその収束に関する数理を、丁寧に詳しく解説します。機械学習（人工知能）、情報通信、社会科学などの応用の広がりとともに最適化アルゴリズムの研究は日々進んでいますが、非線形最適化アルゴリズムの数理的基礎は、本書でしっかり足固めできます。また、本書で扱う最適化アルゴリズムの多くに、Ｐｙｔｈｏｎによるサンプルコードを付けており、数理と実装を一挙両得に習得できるよう構成しました。予備知識として、大学教養レベルの線形代数と微分積分のひととおりの知識を想定していますが、付録で本書の通読に必要な知識をまとめるとともに、本文中ではできるだけ省略なしに数式を展開し、読みやすさにも配慮しています。
もくじ情報：１章　序論；２章　無制約最適化の基礎；３章　最急降下法と共役勾配法；４章　ニュートン法と準ニュートン法；５章　特別な無制約最適化問題に対するアルゴリズム；６章　制約付き最適化の基礎；７章　制約付き最適化問題に対するアルゴリズム；８章　スパース最適化；付録Ａ　数学の基礎事項；付録Ｂ　演習問題の解答例

成島　康史(ナルシマ　ヤスシ)
２００７年東京理科大学大学院理学研究科数学専攻博士課程修了、博士（理学）、東京理科大学理学部第一部数理情報科学科嘱託助教。２０２３年慶應義塾大学理工学部管理工学科教授