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课程重点
Nonlinear Programming features videos of three key lectures in their entirety. A set of comprehensive lecture notes are also available, which explains concepts with the help of equations and sample exercises.
课程描述
This course introduces students to the fundamentals of nonlinear optimization theory and methods. Topics include unconstrained and constrained optimization, linear and quadratic programming, Lagrange and conic duality theory, interior-point algorithms and theory, Lagrangian relaxation, generalized programming, and semi-definite programming. Algorithmic methods used in the class include steepest descent, Newton's method, conditional gradient and subgradient optimization, interior-point methods and penalty and barrier methods.
技术需求
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| 师资 |
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| 上课时数 |
教师授课：
每周2节
每节1.5小时
复习/实习课程：
每周1节
每节1小时
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| 程度 |
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研究所
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| 回应 |
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| 声明 |
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原文声明 |
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