第1章　序章
　　1.1　最適化問題とは
　　1.2　最適化問題の例

第2章　凸集合と凸関数
　　2.1　勾配ベクトルとヘッセ行列
　　2.2　凸集合
　　2.3　凸関数
　　2章の問題

第3章　線形計画法
　　3.1　標準形
　　3.2　用語の定義
　　3.3　線形計画法の基本定理
　　3.4　単体法の原理
　　3.5　単体法の例
　　3.6　2段階法
　　3.7　単体法の収束性
　　3.8　双対性
　　3.9　双対単体法
　　3.10　感度解析と再最適化
　　3.11　二者択一定理
　　3.12　内点法
　　3章の問題

第4章　非線形計画法I（無制約最小化問題）
　　4.1　最適性条件
　　4.2　反復法とは
　　4.3　直線探索法
　　4.4　降下法の大域的収束性
　　4.5　最急降下法
　　4.6　共役勾配法
　　4.7　ニュートン法
　　4.8　準ニュートン法
　　4.9　記憶制限準ニュートン法
　　4.10　信頼領域法
　　4章の問題

第5章　非線形計画法II（制約付き最小化問題）
　　5.1　最適性条件
　　5.2　非線形計画法の双対定理
　　5.3　線形計画問題の拡張：2次錐計画問題と半正定値計画問題
　　5.4　制約付き最小化問題の数値解法
　　5章の問題

第6章　機械学習と最適化
　　6.1　サポートベクターマシン
　　6.2　損失関数と正則化項の和で表される最適化問題
　　6章の問題

さらに進んだ学習のために
参考文献
索引