Optimisation convexe : théorie et applications

Cette séance de cours couvre la théorie et les applications de l'optimisation convexe, en se concentrant sur les minima locaux et globaux, les ensembles convexes, les fonctions et les intersections. Il traite également des fonctions convexes, du gradient, de la hessienne et des exemples en n dimensions. La séance de cours se penche sur la classification des problèmes de programmation non linéaires, y compris la PNL à contrainte linéaire, LP, QP et QCQP. Il se termine par la large applicabilité de l'optimisation convexe dans divers domaines tels que la finance, l'ingénierie et le transport.