Curso

Optimización continua

Curso en construcción · 12 de 35 conceptos publicados; se agregan conforme se revisan.

Se aprenden los fundamentos de la optimización continua: convexidad, condiciones de optimalidad, métodos de descenso, Newton y cuasi-Newton, restricciones, dualidad, programación lineal y métodos proximales, herramientas para resolver problemas de minimización en ciencia e ingeniería. Conviene haber visto Álgebra lineal, Cálculo multivariable.

Se recomienda llevar antes: Álgebra lineal · Cálculo multivariable (5 conceptos vienen de esos cursos; aparecen con su etiqueta)

17conceptos
5temas
170ejercicios
≈ 9 hde estudio aprox.

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Ruta del curso

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Fuentes

  • James Stewart, Daniel K. Clegg, Saleem Watson, Calculus: Early Transcendentals, 9th edition, Cengage, 2021.
  • Joel Hass, Christopher Heil, Przemyslaw Bogacki, Maurice D. Weir, George B. Thomas Jr., Thomas' Calculus, 15th edition, Pearson, 2023.
  • Jerrold E. Marsden, Anthony Tromba, Vector Calculus, 6th edition, W. H. Freeman, 2012.
  • Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe, Convex Optimization, 1st edition, Cambridge University Press, 2004.
  • Jorge Nocedal, Stephen J. Wright, Numerical Optimization, 2nd edition, Springer, 2006.
  • Gilbert Strang, Introduction to Linear Algebra, 6th edition, Wellesley-Cambridge Press, 2023.
  • David C. Lay, Steven R. Lay, Judi J. McDonald, Linear Algebra and Its Applications, 6th edition, Pearson, 2021.