Explore l'optimisation convexe dans la réduction de la dimensionnalité non linéaire, en présentant des applications pratiques dans les tâches de traitement du signal et de régression.
Explore la dualité forte, le relâchement complémentaire, l'interprétation économique et les scénarios de problèmes stochastiques dans la programmation linéaire.
Explore la dualité de programmation linéaire, couvrant la dualité faible, la dualité forte, l'interprétation des multiplicateurs de Lagrange et les contraintes d'optimisation.
Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, transformant les problèmes en formulations min-max et discutant de l'importance des solutions doubles.
Explore les doubles traductions en programmation linéaire, en mettant l'accent sur les formulations primaires et doubles et l'importance des matrices subversives inversible.
Couvre les bases de l'optimisation, y compris les perspectives historiques, les formulations mathématiques et les applications pratiques dans les problèmes de prise de décision.
