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Preface This book is about convex optimization, a special class of mathematical optimiza-tion problems, which includes least-squares and linear programming problems.
Convex minimization is a subfield of optimization that studies the problem of minimizing convex functions over convex sets. The convexity makes optimization easier than the general case since local minimum must be a global minimum, and first-order conditions are sufficient conditions for optimality.
Any convex optimization problem has geometric interpretation. If a given optimization problem can be transformed to a convex equivalent, then this interpretive benefit is acquired. That is a powerful attraction: the ability to visualize geometry of an optimization problem.
About This Course. This course concentrates on recognizing and solving convex optimization problems that arise in applications. The syllabus includes: convex sets ...
Convex Optimization Problems. A convex optimization problem is a problem where all of the constraints are convex functions, and the objective is a convex function if minimizing, or a concave function if maximizing. Linear functions are convex, so linear programming problems are convex problems.
Convex sets, functions, and optimization problems. Basics of convex analysis. Least-squares, linear and quadratic programs, semidefinite programming, minimax, extremal volume, and other problems.
This course concentrates on recognizing and solving convex optimization problems that arise in applications. The syllabus includes: convex sets, functions, and ...
published by the press syndicate of the university of cambridge ThePittBuilding,TrumpingtonStreet,Cambridge,UnitedKingdom cambridge university press
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