优化理论（第二批）

导读：本目录从凸分析的理论地基出发，经由对偶理论、一阶/二阶优化算法，延伸到非线性优化（Gauss-Newton/LM/SQP）和自动微分/隐式微分。6 个专题构成一条严格的概念递进链：凸分析提供语法规则，对偶理论提供结构洞察，算法专题提供计算工具，非线性优化连接 SLAM/MPC 工程实践，自动微分则打通可微编程的最后一公里。

目录

编号	专题	说明
10	凸分析基础	凸集、凸函数、次微分与强凸性
20	共轭函数与proximal算子	共轭函数、Fenchel 对偶、proximal 算子与 Moreau 包络
30	凸优化问题与对偶理论	凸优化问题类型与对偶理论
40	凸优化算法路线图	从梯度下降到内点法
50	非线性优化	Gauss-Newton、LM、SQP 等非线性方法
60	自动微分与隐式微分	自动微分与隐式微分

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