한빛미디어

   "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

• 수학적 최적화는 무엇일까?
  • 최적화하고 싶은 목적과 그에 수반되는 제한사항을 수학을 통해 기술하고 해(solution)을 구하는 것
  • 다양한 분야에 활용되고 있지만, 특히 요즘엔 인공지능이라는 이름으로 불리는 머신러닝과 딥러닝이 대표적인 예시
• "제대로 배우는 수학적 최적화"
  • 최적화의 기초: 최적화에 대해 입문하는 사람을 위한 기초적인 내용
  • 선형 계획: 선형 계획 문제의 형태 및 풀이 방식(단체법)
  • 비선형 계획: 비선형 계획 문제의 형태 및 풀이 방식(제약 X-경사 하강법, 뉴턴 법, 준 뉴턴 법/제약 O-확장 라그랑주 함수 법, 내점 법, 순차 2차 계획법)
  • 정수 계획: 정수 계획 문제의 형태 및 풀이 방식(탐욕 알고리즘, 동적 계획법)
• 이 책의 특징들
  • Positive
    • 누구보다 수학에 진심인 저자!
    • 목적에 따라 처음부터 끝까지 따라하지 않고 필요한 순서대로 읽거나, 원하는 부분만 발췌해서 읽어도 충분히 도움이 되도록 구성
    • 연습문제를 통해 학습에 도움이 되도록 구성
  •  Negative
    • 수학에 너무 진심이라 선형대수, 미적분학, 해석학 중 몇 가지는 알고 있어야 함(여기에 다른 내용들도 추가될 수 있는데, 내가 아는 선이 여기까지라..)
    • 중간중간 오탈자가 보여 거슬림(아직 크게 문제 될 부분은 못찾았지만 꽤 많긴 하다)
    • 참고 문헌에 대해 책에 잘 정리 되었지만, 국내(한국)에서는 접하기 어려운 책들로 보임
• 이 책은 ________ 추천한다!
  • 수학 전공자로써 최적화에 대해 입문하고 싶다면
  • 공학 전공자들이 최적화 수업을 들어야 한다면 부교재로 활용하는 것을
  • 기타 수학에 어느정도 흥미가 있는 사람들이 최적화에 대해 본격적으로 알고 싶다면

P.S. 대학원때 간신히 들으며 쫓아갔던 Convex optimization(볼록 최적화)라는 수업이 있었는데, 그 당시에는 원론적인 최적화 기법에 대한 소개보다는 문제 정식화와 프로그래밍을 통한 풀이 위주의 수업이었다. 그 당시 배웠던 내용이 가물가물하긴 하지만, 드문드문 반가운 내용들도 있어 나름 재미있는 시간이었다. 물론 이번 리뷰는 2주라는 짧은 시간이 주어져 많은 내용을 찬찬히 읽어보진 못했지만, 추후 진지하게 한 번쯤은 읽어볼 만한 책이라 생각된다.