Introduit l'optimisation convexe, couvrant les ensembles convexes, les concepts de solution et les méthodes numériques efficaces en optimisation mathématique.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les cônes doubles, les propriétés, les inégalités généralisées et les conditions d'optimisation.
Couvre les bases de l'optimisation convexe, y compris les problèmes mathématiques, les minimiseurs et les concepts de solution, en mettant l'accent sur des méthodes efficaces et des applications pratiques.
Sur Convex Optimization couvre l'organisation des cours, les problèmes d'optimisation mathématique, les concepts de solution et les méthodes d'optimisation.
Couvre les concepts essentiels de l'algèbre linéaire pour l'optimisation convexe, y compris les normes vectorielles, la décomposition des valeurs propres et les propriétés matricielles.
