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S'oriente vers la dualité dans l'optimisation, la dualité faible, les certificats de coûts et la transformation des programmes non linéaires en programmes linéaires.
Explore les doubles traductions en programmation linéaire, en mettant l'accent sur les formulations primaires et doubles et l'importance des matrices subversives inversible.
Explique le processus de recherche d'une solution réalisable de base initiale pour les problèmes d'optimisation linéaire à l'aide de l'algorithme Simplex.
Couvre la régression quantile, en se concentrant sur l'optimisation linéaire pour prédire les résultats et discuter de la sensibilité aux valeurs aberrantes, de la formulation des problèmes et de la mise en œuvre pratique.
Explore l'optimisation primaire-duelle, la conjugaison des fonctions, la dualité forte, et les méthodes de pénalité quadratique en mathématiques de données.
