Problèmes d'optimisation de convex : théorie et applications
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Introduit les bases de la programmation linéaire, y compris les problèmes d'optimisation, les fonctions de coût, l'algorithme simplex, la géométrie des programmes linéaires, les points extrêmes et la dégénérescence.
Explore la somme des polynômes carrés et la programmation semi-définie dans l'optimisation polynomiale, permettant l'approximation des polynômes non convexes avec SDP convexe.
Explore l'optimisation robuste par l'approximation polynôme et les ensembles d'incertitude, y compris des programmes linéaires robustes et des astuces d'optimisation.
Couvre le débruitage et la reconstruction d'images en utilisant une minimisation totale des variations et discute des effets visuels des différentes forces de régularisation.
Couvre l'optimisation de portefeuille robuste sur le plan de la distribution pour maximiser l'utilité attendue avec des rendements d'actifs incertains.
