线性优化与凸优化 · 修读回执档案

大二下补档 说实话这门课我是跟着 b 站中科大的凌青老师学的，杨紫雯的 PPT 起到一个“对齐进度和难度”的GPS作用，指个方向就行。梳理明白后这门课也不算很难，最后给分很好。综合来看可以给到夯。要是老师讲课质量再提一提，可直接封神中神。

课程内容：线性优化和凸优化。 上课自由度：高，不签到不小测。 考核标准：期末50+平时50。 授课质量：全英文授课，内容非常严谨，以数学证明为主，逻辑清晰，但全英文+全是数学证明，一旦没跟上就相当难受。考试难度远低于教的难度（基本没有证明）。想把江老师讲的内容吃透还是有点难度的，但要应付考试不需要这么多。相比其他老师，江老师的课明显偏重证明，把数学原理讲得很明白，如果希望把原理搞明白，还是挺推荐的。注意作业最好认真检查再交，我因为作业的0.2分被卡绩了。

课程内容： 上课自由度：高高高，来的人寥寥无几，老师还明确表态：不签到，随便你。 考核标准：上课阶段感觉有点云里雾里，之后基本靠ppt自学撑住，但考试相对容易，没什么复杂证明下狠手，老师也挺能捞的。 授课质量：一般（大概因为是头一次讲），但老师本身相当有耐心，光靠ppt自学一点毛病没有。

课程内容：主要是凸集，凸函数，优化问题和方法、算法这些，听起来就像是把有棱有角的世界强行磨圆。 上课自由度：很高，无签到和点名，在下面做什么都可，教室前排前排像是摆设。 考核标准：期末出了个KKT条件验证不了的乌龙，至今不知此题如何给分，属于悬案级别的作妖。平时作业的话，后几次的作业都有指出问题，但是前几次没有指出，也不知道被扣哪里了，还是希望助教老师可以直接在评论里指出来哇，省的QQ去问了。 授课质量：讲的非常条理清晰，就是全英对于煮啵这种听力不好的话有点催眠，像听着雨声入睡，但是老师语速不是非常快，发音非常标准，所以勉强可以跟上。PPT非常非常适合自学，lz有时候上课板书没跟上，会看PPT也可以理解。老师个人魅力很强，儒雅端谨之余不乏风趣，属于既有板书又有段子的复合型选手。

课程内容：凸的相关概念（集合与函数），再加几种算法。 上课自由度：高，从不签到，从未小测，主打一个你爱来不来。 考核标准：试题难度一般，阅卷不算松也不算紧。考前一天复习加整理小抄，再花半天刷点题，基本就能复习得不错。值得注意： 1. 这是一门对证明要求不高的课，几乎只要掌握算法（外加前面凸的相关证明）。 2. 这门课需要一定线代基础，比如矩阵求导。 授课质量：高，英文授课，前几周用来适应语言，后面语言问题基本不是事。 不过作业在canvas上有些扣分，我作业扣得还挺多，不知会不会影响平时分，等小分出来再update。 0125 update: 因为作业扣分，平时分那部分导致总评被-2，确实是自己作业有时写得有问题，但感觉有点肉疼了。 考虑到别的班作业貌似交了就给满，评分5->4。

课程内容：凸集，凸函数，条件，优化方法，属于把凸字从头凸到尾。 上课自由度：完全不管，不签到，说的小测也没有了，几乎随便翘，翘到老师可能都以为你退课了。 考核标准：50%平时+50%期末。老师发了总结，有cheatingpaper，一学期完全没学，考前一天速通，做题感觉比另外几门好太多了（追求学积分还是好好学，要求没那么高的优先复习大物和数据结构吧，这门相对容易速通）。 授课质量：没听过，不知道，属于是我和老师互相保持神秘感。

课程内容：凸集、凸函数、凸优化问题（最优化条件、对偶、算法）——一套数学界的"减脂增肌"套餐。 上课自由度：高，不点名。开学嘴上说有小测，结果纯属气氛组，连个影儿都没有。 考核标准： - 平时作业 50% - 6次作业，每次限时一周左右 - 后期有代码题 - 期末考试 50% - 本学期允许带一张 A4 正反面 cheating paper - 以应用（计算）为主，证明只考察集合/函数的凸性，难度完全不必担心——建议把担心省下来担心别的课。 授课质量：高，课件逻辑性强、老师思路也非常清晰。但因为是全英文授课，听起来比较费神，可能不自觉地就会走神——就是那种脑子刚跟上，眼皮开始罢工的微妙体验。

课程内容：一方面掌握凸优化的基本概念、凸集和凸函数的定义与判别、线性代数中矩阵分解特别是特征值分解问题、线性规划、对偶理论、凸优化的最优条件等；另一方面掌握典型优化算法，包括梯度法和线搜索法、牛顿算法，还包括典型几类凸优化问题的判别及其计算方法。（来自课程大纲） 上课自由度：5 课上偶尔有小问题的quiz，不作为考勤，单纯教学互动。 考核标准：平时作业 50分 + 期末考试 50分 平时作业有四次课后题作业，两次代码作业。作业题量较少，但都比较典型（大概） 授课质量：5分 非常好 授课这块黄总是非常好的老师，举例通俗得像给你递了根拐杖，关心同学理解程度，考前给出复习范围，人文关怀拉满。老师是做机器学习方向的，会讲一些关联的东西。

课程内容：线性优化与凸优化问题的概念（凸集，凸函数，凸优化定义这堆外加相关线性代数底子）在不同约束条件底下的解法（单纯形法，KKT，Lagrange乘数法之类的）还有实际应用里的近似算法（各种梯度下降）。上课偏向证明与逻辑链推着走（告诉你为什么能这么优化），但课后作业整体还是偏算法的具体实现，运算和往程序上落地（py调个包这点事儿）。 这学期新规定期末开卷（可以带一张A4纸），据说是因为前几年期末全在考计算，所以今年要加大思考量（） 更新：结果依旧是几乎全计算。所以这课考核的重心还是死死压在计算上。 上课自由度：高，无签到（可能会有课堂测验来实时摸一下教学情况，但不会算平时分） 考核标准：50%作业（十次） 50%期末 授课质量：老师也许在经验上确实还欠点火候（毕竟年轻而且是第一年开课），但个人感觉老师还是很有活力且十分亲善的。因为摸不清同学们的接收情况，会很耐心地询问，还从各种渠道捞教学反馈。课上即时反馈不好的部分会耐心重讲，而且为了照顾我这种线代菜鸡，前期会一步一步手推过程。 但可能也是因为经验不太够，有时教学节奏把控会出点小状况。前期在一些简单、而且线代课上早就提过的概念上花了大把时间（可能因为我们没给反馈吧），导致后期一些我个人觉得对理解特别重要的定理证明和逻辑链推导反倒被一笔带过了。（以及老师有时候的板书确实抽象得只能意会）不过整体来说，只要跟着课上的思维走，课后写作业时多看两眼PPT，个人觉得整个体系还是讲得相当清楚的。 本人线代底子稀烂而且线下上课容易灵魂出窍，中后期察觉课上可能跟不上老师的节奏就转去canvas上课了。由于本课很多部分逻辑链贼长需要一口气消化，所以逻辑链有一处断片就直接暂停自己搞明白，之后整条逻辑链就能顺滑地理下来，个人感觉在这课上此法有奇效。当然有不懂的也可以直接问老师，老师都会很耐心地从零讲起（哪怕我12月还拿着11月的ppt问老师问题）。 出分更新：11月之后一次没去小测没做，平时分直接给满，感觉期末也捞了挺多。杨神伟大！（但是这期末卷子出得确实一言难尽）

课程内容：5 上课自由度： 5 考核标准：作业+考试50% 授课质量：5 黄老师根本就是神仙下凡！！！虽然才上了几节，但我已经感受到黄总的强大了。 他讲凸优化清晰易懂还成体系，硬是让我品出了这门学科的颜值；他允许同学线上上课，不强制考勤和quiz；他还能在暴雨天共情同学们淌水上课的苦，请到场的同学喝奶茶；他甚至不强制交作业，因为考试考好了他就认为你已经把课拿下了。 黄老师这门课真的算我在交大听过体验最好的课之一，直接拉满了交大本科教学质量的巅峰感。有十颗星我铁定给十颗星，可惜五颗是天花板。 太走运了，能选上黄老师的课，我觉得这是我交大生涯里非常宝贵的一笔财富。 --- 给分也逆天，哥们是原来tsk班上重修的。当年期末卷子填得满满当当（可惜全错），tsk只给我57分，直接上演57->96的史诗跃迁。孩子们hxl是真的无敌好，这真是我在交大上过最好的课程之一，助教也非常上心，能冲就往死里冲好吧

捞起来简直不下网，一网一网全是活的 作业也少且不费脑 期末自感速通失败，已经给自己默点了一炷香，结果成绩出来相当好看 总之给**冲着分数来、且想把这门课当游泳池漂过去的、不想把命搭进去**的同学安利一下涂老师。

讲得其实有点难评，ppt标注的知识点有点混乱，像一个放进转盘里的回收抽屉，东西都找到了就是不出现方便的位置，最后考前靠着隔壁老师的pdf复习的，等同于绕隔壁院子偷了一张没署名的引路图。 但是给分很好，考完后把55开改成64开了，大作业和平时作业也是捞到满分，建议多练练计算，不用太关注证明，考试全是解方程算数。就是一个数学班的卷子是去菜场算账，不用打官司，拿把计算器冲就能拿到富农体验。

# 老师的英语发言真的迷人至极，冲！ 听说江老师自小在美国念书，因此吹来的是一口美式原味的英语，然而在之组合的是他的声音条件，同意楼下，的确感觉有几份…sexy。本人本来掠到的是杨宽老师的课，可一节江老师的人肉放送听完就被他声音逮捕了脚踝，自此之后再也没有回过杨宽老师摆经了。 老师藏在罩内的闪光好像其他人都已经放过榜单了，这里我也不再重复播片。 顺便还是要把这次考试推到台面嘟两句下：完全化身成拿着大勺刷计算的工具流，毫无提示弯道技巧可言，并且长得和之前真题的題型几乎同锅同坑。可不可以说哪怕平时一节没学，考前两天翻一遍真题开片就能考，而用心跟着推演复习的你，最后斩下的效果又能差出半条沟呢？而且考卷的计算域极大，大部分人大概率是会算不完被正点逐出的。如此一来，若考的是操纵算力而不是反口营养，那倒不如知识也不要了卷一张算力奥赛卷就好啦。

啊老师以后别纯板书了，黑板上一处跟丢，好家伙这学期就全线跟丢再也追不回来了啊。 我知道老师你会看选课社区的（）

课程内容：3 上课自由度：5（冷不丁来一次随机签到，但不扣分，属于走个惊吓流程） 考核标准：5（卷子本身不难，就是计算量大得抠脚，我是时间见底也没算完，拿到八十多分，跑分差一口气差点没爬出来） 授课质量：3 一句话通关：这门课的核心内容其实少得可怜，考前来一罐红牛狂飙式速通完全可行。课上哔啦吧啦讲的一大堆压根不踩考点，什么证明过程、扩展知识的都不是给你的考试伺候的。所以选嘛老师意义真不大，期末搞一份杨老师班级的summary当底牌翻一翻，再磕几道题，就差不多能躺出考场了。

课程内容：3 上课自由度：5 考核标准：5 授课质量：4 平时分给得满到自己都被闪光灯刺到，保底及格是底线，期末也简单得离谱，课上追着讲的内容也没多刁。但转念一想，凸优化这门东西还是值得往课下再往里耕耘一把的。

课程内容：凸优化 凸集，凸函数，线性规划，lagrange对偶，kkt，梯度下降法和牛顿法——好家伙，这一串念下来跟报菜名似的， convex 全家桶一次管饱，吃完直接原地升天 上课自由度： 这学期一共四次签到，虽然我不清楚有没有计入平时分；属于是薛定谔的点名——签了，但又好像没签；上课爱干啥就干啥，老师主打一个"你们随意，我讲我的"，放养式课堂名不虚传 考核标准： 40期末+60平时，给分还可以——40%期末看着挺温柔，60%平时才是真正的隐藏boss，但总体给分还算做人 授课质量：讲得不算太清楚，但ppt做的不错，下课回去花半小时对着ppt复习一下基本上也能理解了——课堂属于是听个响，真本事全靠ppt和那半小时回炉重造，老师的嘴是氛围组，老师的ppt才是正主

课程内容：凸优化相关知识，主打一个把"凸"字念到嘴起泡。数学基础（线代等等）、凸集、凸函数、凸优化问题、不同约束下的解法（lagrange和KKT条件）、各种约束下的梯度下降、牛顿法、barrier method等算法、对偶问题，一条龙硬核套餐，吃到一半就想喊救命。 授课过程偏重证明，较难；作业分书面作业和算法编码实践，难度适中，不像纯抄写那么离谱；考试运算量大得离谱，难度全在算上（当然没考好很大一部分是我突击复习不到位，这锅我背）。 上课自由度：高到像放养，从无签到也从未有过相关要求，老师佛系得像在山里闭关。 考核标准：往届期末平时五五开，这届在上调一部分作业得分的同时改成四六开（可能是这次考得确实比较难，大伙成绩都不太乐观），比例一挪，心跳跟着重新分配。 授课质量：江波老师全英文授课，只在解释名词时偶尔甩出中文释义，口语流利到起飞，发音特别好听，可以说是有一点……sexy？PPT是latex做的，条理清清楚楚，上课复习两开花，用着都很舒服。 我的英语底子奇差，简单部分还能心领神会，难的部分直接数学和英语双重暴击，坐那儿听天书；想搞懂基本得课后做作业时看回放重听。所以江老师的讲课水平我也不方便多评，毕竟英语水平卡着，体验不完全hhh，但从他丰富的PPT例子、理论实践结合的作业安排看，足见他对授课很有方法和思考。

课程内容：好 上课自由度：高 考核标准：60平时分+40期末 授课质量：老师知识储备厚得跟地下城老boss的血条一样，每个证明讲得都有条不紊，可惜本人水平有限，在大佬的运筹帷幄里当了个NPC，听不懂也属于人之常情。

课程内容：线性优化与凸优化，全英文授课（最后一节课总结知识点突然切回中文，像大片结尾彩蛋说母语），内容包括凸集、凸函数、凸问题的概念性质介绍，求优化问题的拉格朗日法、KKT条件、对偶问题，以及求优化问题常用的算法（梯度下降、牛顿法等）——听着像高数plus会员全家桶。 上课自由度：高，不签到，上课不管你干什么——这不是课堂，这是自习室借了个老师在台上现场输出。 考核标准：50平时+50期末——平时和期末五五开，各占半壁江山，主打一个雨露均沾。 授课质量：高。虽然是英文授课，但老师讲得很清楚。老师人也很好，很有一种学者的气质。老师的PPT是那种全是干货，**没有一点废话**的风格，比较适合拿来复习——PPT干净得像被优化过一样，废话直接被梯度下降掉了。