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#navi(Library)

 数学的には同じ分野をベースにしているため、同一の分野とした。
 多くの手法は、線形代数・解析学を基本として発展してきたが、モンテカルロ法やランダム行列を利用した確率的手法もメジャーになりつつある。
 工学の多くの分野に影響している（パターン認識、設計上の最適パラメータ決定、予測理論、逆問題）。

#contents

*逆問題
**武者・岡本, "逆問題とその解き方"
>
会社においてあった本で、ほしくなった。
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**堤 正義,"逆問題-理論および数理科学への応用-"

**田中,岡部,鈴木,"岩波講座 応用数学 逆問題"

**数学のたのしみ07春・夏 逆問題の広がり

**小國　健二, "応用例で学ぶ逆問題と計測"
>
線形問題と連続的な問題をバランスよく書かれていて、入門的にとてもよいと思う。
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*数理計画法
**A.L.Peressini , F.E Sullivan, J.J.Uhl, Jr, "数理計画法の基礎"

**Bazaraa, Sherali, Shetty, "Nonlinear Programming"
>
修士時代に受けた講義のテキスト。また読みたくなった。
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*最適化問題

**福島雅夫, "非線形最適化の基礎"
>
名著とされている。
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**藤田,今野,田邉,"岩波講座 応用数学 最適化法"

**穴井, "数理最適化の実践ガイド"
>
入門的で概略をつかむにはGOOD.
<

**David G.Luenberger,"Optimization by Vector Space Methods", Wiley
>
Luenbergerって、現代制御理論のあの人では？？
<

**Heinz H.Bauschke,Partick L.Combettes,"Convex Analysis and Monotone Operator Theory in Hilbert Spaces",Springer
>
とある先生に勧められた。
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#navi(Library)

 数学的には同じ分野をベースにしているため、同一の分野とした。
 多くの手法は、線形代数・解析学を基本として発展してきたが、モンテカルロ法やランダム行列を利用した確率的手法もメジャーになりつつある。
 工学の多くの分野に影響している（パターン認識、設計上の最適パラメータ決定、予測理論、逆問題）。

#contents

*逆問題
**武者・岡本, "逆問題とその解き方"
>
会社においてあった本で、ほしくなった。
<

**堤 正義,"逆問題-理論および数理科学への応用-"

**田中,岡部,鈴木,"岩波講座 応用数学 逆問題"

**数学のたのしみ07春・夏 逆問題の広がり

**小國　健二, "応用例で学ぶ逆問題と計測"
>
線形問題と連続的な問題をバランスよく書かれていて、入門的にとてもよいと思う。
<

**Blue Backs, 上村 豊, "逆問題の考え方"
>
量子力学の発展から、ムーア・ペンローズの逆行列の話まで、外観がわかる一冊。
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*数理計画法
**A.L.Peressini , F.E Sullivan, J.J.Uhl, Jr, "数理計画法の基礎"

**Bazaraa, Sherali, Shetty, "Nonlinear Programming"
>
修士時代に受けた講義のテキスト。また読みたくなった。
<

*最適化問題

**福島雅夫, "非線形最適化の基礎"
>
名著とされている。
<

**藤田,今野,田邉,"岩波講座 応用数学 最適化法"

**穴井, "数理最適化の実践ガイド"
>
入門的で概略をつかむにはGOOD.
<

**David G.Luenberger,"Optimization by Vector Space Methods", Wiley
>
Luenbergerって、現代制御理論のあの人では？？
<

**Heinz H.Bauschke,Partick L.Combettes,"Convex Analysis and Monotone Operator Theory in Hilbert Spaces",Springer
>
とある先生に勧められた。
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