In der konvexen, nichtglatten Optimierung betrachtet man das Problem,
ein Minimum einer konvexen Funktion zu berechnen, die nicht überall differenzierbar ist. Solche Aufgabenstellungen treten bei der Auswertung von Messdaten und in vielen Anwendungen der Wirtschaftswissenschaften und der Technik auf. Dieses Lehrbuch behandelt numerische Verfahren zur Lösung nichtglatter, konvexer
Optimierungsprobleme, die sich im praktischen Einsatz bewährt haben. Die Verfahren werden so dargestellt, dass der Leser in der
Lage ist, einfache Versionen selbst zu implementieren. Zahlreiche numerische Beispiele demonstrieren die Anwendung der Verfahren.