一、《凸優化》

這本書是由Stanford大學的Stephen Boyd和Lieven Vandenberghe合著的，是凸優化領域的經典教材。書中詳細介紹了凸優化的理論和方法，并提供了大量的實例和習題。

二、《凸分析和非線性優化理論和例子》

這本書是由Jonathan Borwein和Adrian S. Lewis合著的，適合對凸分析和非線性優化有深入研究的讀者。書中對凸分析的理論做了深入的剖析，并提供了許多有深度的例子。

三、《優化理論與方法》

這本書是由復旦大學的卓金偉教授編寫的，涵蓋了線性優化、非線性優化、組合優化等多個優化領域，適合初學者閱讀。

四、《凸分析和優化》

這本書是由麻省理工學院的Dimitri P. Bertsekas教授編寫的，提供了大量的例子和習題，便于讀者理解和掌握凸分析和優化的知識。

五、《Convex Optimization: Algorithms and Complexity》

這本書由Yurii Nesterov編寫，是一本關于凸優化算法和復雜性的經典教材，適合對優化算法有深入研究的讀者。

六、《Introduction to Linear Optimization》

這本書由Dimitris Bertsimas和John N. Tsitsiklis合著，是線性優化領域的經典教材，內容全面，理論嚴謹。

七、《Numerical Optimization》

這本書由Jorge Nocedal和Stephen J. Wright編寫，是數值優化領域的經典教材，提供了大量的數值優化方法和算法。

延伸閱讀

如何選擇凸分析和凸優化的教材

選擇凸分析和凸優化的教材時，需要根據自己的實際情況進行選擇。對于初學者，可以選擇內容較為簡單，易于理解的教材，例如《優化理論與方法》；對于有一定基礎的讀者，可以選擇理論較為深入，內容較為全面的教材，例如《凸優化》和《凸分析和非線性優化理論和例子》；對于希望深入研究優化算法的讀者，可以選擇《Convex Optimization: Algorithms and Complexity》。另外，也可以根據自己的需要，選擇包含大量習題和例子的教材，以便于加深理解和應用。