Déplacez-vous dans la deuxième phase de la méthode simplex, en mettant l'accent sur les opérations matricielles pour résoudre les problèmes d'optimisation avec des contraintes.
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 les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.
Explore la méthode lagrangienne augmentée avec des contraintes d'égalité et d'inégalité dans l'optimisation, en soulignant l'importance des variables slack.
Explore l'analyse de sensibilité locale dans la programmation linéaire, en examinant comment les changements ont un impact sur l'optimalité et la faisabilité.
