Optimisation robuste : Optimisation polynomiale

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Optimisation convexe : doubles cônes

Explore les doubles cônes, les inégalités généralisées, la dualité SDP et les conditions KKT en optimisation convexe.

KKT et optimisation convexe

Couvre les conditions KKT et l'optimisation convexe, en discutant des qualifications de contraintes et des cônes tangents des ensembles convexes.

KKT pour les problèmes convexes et CQ de Slater

Couvre les conditions KKT et l'état de Slater dans les problèmes d'optimisation convexes.

Équations linéaires et calculs matriciels

Couvre les fondamentaux des équations linéaires, des matrices et des systèmes d'équations linéaires, y compris les opérations et les solutions matricielles.

Optimisation convexe : Inégalités généralisées

Explore les problèmes d'inégalités généralisées dans l'optimisation convexe et l'équivalence entre SOCP et SDP.

Méthodes du noyau : Representer Theorem & ERM

Explore l'application du théorème du representateur dans les méthodes du noyau et ses implications dans la MRE régularisée.

Caractérisation des matrices inversées

Explore les propriétés des matrices invertibles, y compris les solutions uniques et l'indépendance linéaire.

Matrices de rangées et matrices de rangées réduites

Explique les matrices de rangées et de rangées réduites et leur rôle dans la simplification de la résolution du système.

Exponentiel d'une matrice

Explore l'exponentielle d'une matrice, des propriétés, de la norme Frobenius, des matrices nilpotentes, de la commutativité et des solutions système.

Problèmes d'optimisation: Formulaire standard

Explore les problèmes d'optimisation sous forme standard, d'optimisation convexe et de critères d'optimalité.