在凸分析和凸优化的学习中，有以下推荐的教材：一、《凸优化》；二、《凸分析和非线性优化理论和例子》；三、《优化理论与方法》；四、《凸分析和优化》；五、《Convex Optimization: Algorithms and Complexity》；六、《Introduction to Linear Optimization》；七、《Numerical Optimization》。《凸优化》 这本书是由Stanford大学的Stephen Boyd和Lieven Vandenberghe合著的，是凸优化领域的经典教材。
一、《凸优化》
这本书是由Stanford大学的Stephen Boyd和Lieven Vandenberghe合著的，是凸优化领域的经典教材。书中详细介绍了凸优化的理论和方法，并提供了大量的实例和习题。
二、《凸分析和非线性优化理论和例子》
这本书是由Jonathan Borwein和Adrian S. Lewis合著的，适合对凸分析和非线性优化有深入研究的读者。书中对凸分析的理论做了深入的剖析，并提供了许多有深度的例子。
三、《优化理论与方法》
这本书是由复旦大学的卓金伟教授编写的，涵盖了线性优化、非线性优化、组合优化等多个优化领域，适合初学者阅读。
四、《凸分析和优化》
这本书是由麻省理工学院的Dimitri P. Bertsekas教授编写的，提供了大量的例子和习题，便于读者理解和掌握凸分析和优化的知识。
五、《Convex Optimization: Algorithms and Complexity》
这本书由Yurii Nesterov编写，是一本关于凸优化算法和复杂性的经典教材，适合对优化算法有深入研究的读者。
六、《Introduction to Linear Optimization》
这本书由Dimitris Bertsimas和John N. Tsitsiklis合著，是线性优化领域的经典教材，内容全面，理论严谨。
七、《Numerical Optimization》
这本书由Jorge Nocedal和Stephen J. Wright编写，是数值优化领域的经典教材，提供了大量的数值优化方法和算法。
延伸阅读
如何选择凸分析和凸优化的教材
选择凸分析和凸优化的教材时，需要根据自己的实际情况进行选择。对于初学者，可以选择内容较为简单，易于理解的教材，例如《优化理论与方法》；对于有一定基础的读者，可以选择理论较为深入，内容较为全面的教材，例如《凸优化》和《凸分析和非线性优化理论和例子》；对于希望深入研究优化算法的读者，可以选择《Convex Optimization: Algorithms and Complexity》。另外，也可以根据自己的需要，选择包含大量习题和例子的教材，以便于加深理解和应用。
