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Optimización Convexa I

Se concentra en reconocer y resolver los problemas de optimización convexa que surgen en la ingeniería. Conjuntos, funciones y problemas de optimización convexos. Fundamentos del análisis convexo. Mínimos cuadrados, programas lineales y cuadráticos, programación semidefinida, minimáximo, volumen extremo y otros problemas. Condiciones óptimas, teoría de la dualidad, teoremas de la alternativa y aplicaciones. Métodos de punto interior. Aplicaciones al procesamiento de señales, control, diseño de circuitos digitales y analógicos, geometría computacional, estadística e ingeniería mecánica.

Requisitos previos: Buen conocimiento del álgebra lineal. La exposición a la computación numérica, la optimización y los campos de aplicación son útiles pero no requeridos; las aplicaciones de ingeniería se mantendrán básicas y simples.

Optimización Convexa IOptimización Convexa I

Este curso de Stanford fue impartido en el campus dos veces por semana en conferencias de 75 minutos para la Iniciativa de Ingeniería de Stanford en todas partes.