This HTML5 document contains 296 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dbpedia-dehttp://de.dbpedia.org/resource/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
n31https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-253-convex-analysis-and-optimization-spring-2012/lecture-notes/
n35http://dbpedia.org/resource/File:
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-kohttp://ko.dbpedia.org/resource/
n10https://books.google.com/
n16https://web.stanford.edu/class/ee364a/
n17https://web.stanford.edu/class/ee364b/
n8https://global.dbpedia.org/id/
dbpedia-hehttp://he.dbpedia.org/resource/
n18https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/
dbpedia-ruhttp://ru.dbpedia.org/resource/
n32https://web.archive.org/web/20170918180026/http:/infohost.nmt.edu/~borchers/
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
dbpedia-ukhttp://uk.dbpedia.org/resource/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
dbpedia-cshttp://cs.dbpedia.org/resource/
n9http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
dbpedia-fahttp://fa.dbpedia.org/resource/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
dbpedia-ithttp://it.dbpedia.org/resource/
n34https://carma.newcastle.edu.au/resources/jon/Preprints/Books/CaNo2/
dbpedia-zhhttp://zh.dbpedia.org/resource/
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
n29https://archive.org/details/
n37http://dbpedia.org/resource/Divine_Proportions:
dbpedia-frhttp://fr.dbpedia.org/resource/
dbphttp://dbpedia.org/property/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/
dbpedia-jahttp://ja.dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item
dbr:Metalog_distribution
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Convex_optimisation
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Convex_optimization_problem
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Convex_optimization_theory
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Convex_problem
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Convex_program
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Convex_programming
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Bregman_method
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Design_for_availability
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Arc_routing
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Paul_Tseng
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbo:knownFor
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Regularized_least_squares
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Richard_Duffin
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Cutting-plane_method
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Definite_matrix
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Derivative-free_optimization
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Interior-point_method
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Ivar_Ekeland
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:List_of_numerical_analysis_topics
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Nullspace_property
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Proximal_gradient_methods_for_learning
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Convex_analysis
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Convex_minimization
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Convex_optimization
rdfs:label
Konvexe Optimierung Convex optimization Konvexní programování Опукла оптимізація Выпуклое программирование 凸最適化 볼록 최적화 Ottimizzazione convessa Optimisation convexe 凸優化
rdfs:comment
L'Ottimizzazione convessa è un sottocampo della ottimizzazione matematica che studia il problema della minimizzazione delle funzioni convesse su insieme convessi.Molte classi di problemi di ottimizzazione convessa ammettono algoritmi con tempo polinomiale dove l'ottimizzazione matematica in generale è NP-hard. Опукла оптимізація — це підрозділ математичної оптимізації, котрий вивчає проблему мінімізації опуклих функцій над опуклими множинами. Багато класів задач з опуклою оптимізацією допускають поліноміальні алгоритми тоді як математична оптимізація в цілому NP-важка. 凸最適化(とつさいてきか)とは最適化問題の分野のひとつで、凸集合上の凸関数の最小化問題である。凸最小化問題は一般的な最適化問題よりも簡単に最適化が可能であり、局所的な最小値が大域的な最小値と一致する性質をもつ。 実ベクトル空間上の実数値凸関数 がの凸部分集合上で定義される。 凸最適化問題とはの最小値となる上の点を見つけることである。 すなわちは for all . である。 L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). L'optimisation convexe repose sur l'analyse convexe. 볼록 최적화(Convex optimization)는 볼록 함수를 볼록 집합에서 최솟값을 찾는 수학적 최적화 문제다. 다른 최적화가 NP-난해인것과 다르게 많은 수가 다항시간 알고리즘이 있다. Konvexní programování je odvětví optimalizace. Patří mezi nelineární programování, speciálním typem pak je kvadratické programování. 凸函数最优化,或叫做凸最优化,凸最小化,是数学最优化的一个子领域,研究定义于凸集中的凸函数最小化的問題。凸最佳化在某種意義上說較一般情形的數學最佳化問題要簡單,譬如在凸最佳化中局部最佳值必定是全局最佳值。凸函數的凸性使得中的有力工具在最佳化問題中得以應用,如次导数等。 凸最佳化應用於很多學科領域,諸如自動控制系統,信號處理,通訊和網絡,電子電路設計,數據分析和建模,統計學(最佳化設計),以及金融。在近來運算能力提高和最佳化理論發展的背景下,一般的凸最佳化已經接近簡單的線性規劃一樣直捷易行。許多最佳化問題都可以轉化成凸最佳化(凸最小化)問題。 Convex optimization is a subfield of mathematical optimization that studies the problem of minimizing convex functions over convex sets (or, equivalently, maximizing concave functions over convex sets). Many classes of convex optimization problems admit polynomial-time algorithms, whereas mathematical optimization is in general NP-hard. Die konvexe Optimierung ist ein Teilgebiet der mathematischen Optimierung. Es ist eine bestimmte Größe zu minimieren, die sogenannte Zielfunktion, die von einem Parameter abhängt. Außerdem sind bestimmte Nebenbedingungen einzuhalten, das heißt, die Werte , die man wählen darf, sind gewissen Einschränkungen unterworfen. Diese sind meist in Form von Gleichungen und Ungleichungen gegeben. Sind für einen Wert alle Nebenbedingungen eingehalten, so sagt man, dass zulässig ist. Man spricht von einem konvexen Optimierungsproblem oder einem konvexen Programm, falls sowohl die Zielfunktion als auch die Menge der zulässigen Punkte konvex ist. Viele Probleme der Praxis sind konvexer Natur. Oft wird zum Beispiel auf Quadern optimiert, welche stets konvex sind, und als Zielfunktion finden oft quadrat Выпуклое программирование — это подобласть математической оптимизации, которая изучает задачу минимизации выпуклых функций на выпуклых множествах. В то время как многие классы задач выпуклого программирования допускают алгоритмы полиномиального времени, математическая оптимизация в общем случае NP-трудна.
foaf:depiction
n9:Hierarchy_compact_convex.png
dcterms:subject
dbc:Mathematical_optimization dbc:Convex_optimization dbc:Convex_analysis
dbo:wikiPageID
1674411
dbo:wikiPageRevisionID
1108335549
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Semidefinite_programming dbr:Local_minimum dbr:C_(programming_language) dbr:Global_minimum dbr:C++ dbr:Electricity_generation dbr:Entropy_maximization dbr:Convex_function dbr:Uncertainty dbr:Conic_optimization dbr:Multiclass_classification dbc:Convex_optimization dbc:Mathematical_optimization dbr:Least_squares dbr:Claude_Lemaréchal dbr:Mixed_integer_linear_programming dbr:Quadratic_programming dbr:Proximal_gradient_method dbr:Geometric_programming dbr:Finance dbr:Convex_analysis dbr:Logarithmic_barrier_function dbr:Optimal_design dbr:Combinatorial_optimization dbr:Self-concordant_function dbr:NP-hard dbr:Affine_transformation dbr:Uncertainty_set dbr:Convex_set dbr:KKT_matrix dbr:Quantile_regression dbr:Regularization_(mathematics) dbr:Functional_analysis dbr:MEX_file dbr:Gradient_descent dbr:Method_of_steepest_descent dbr:Feasible_region dbr:Quadratic_function dbr:Regression_analysis dbr:Circuit_design dbr:Biconvex_optimization dbr:Duality_(optimization) dbr:Convexity_(mathematics) dbr:Farkas'_lemma dbr:Newton's_method_in_optimization dbr:Lagrange_multipliers dbr:Free_and_open-source_software dbr:Karush–Kuhn–Tucker_conditions dbr:Quadratically_constrained_quadratic_programming dbr:Optimization_problem dbr:MATLAB dbr:Control_systems dbr:Sublevel_set dbr:Pseudo-convex_function dbr:Interior-point_methods dbc:Convex_analysis dbr:Structural_optimization dbr:Linear_programming dbr:Python_(programming_language) dbr:Statistics dbr:Linear_algebra dbr:Ellipsoid_method n35:Hierarchy_compact_convex.png dbr:Quasiconvex dbr:Polynomial_optimization dbr:Concave_function dbr:Portfolio_optimization dbr:Second_order_cone_programming dbr:Non-convex_minimization dbr:Signal_processing dbr:Subgradient_method dbr:Separating_hyperplane_theorem dbr:Julia_(programming_language) dbr:Concave_functions dbr:Drift_plus_penalty dbr:Line_search dbr:R_(programming_language) dbr:Cutting-plane_methods dbr:Robust_optimization dbr:Scalar_(mathematics) dbr:Mathematical_optimization dbr:Hilbert_projection_theorem
dbo:wikiPageExternalLink
n10:books%3Fid=80IeN__MYI8C n16: n17: n18:bv_cvxbook.pdf n29:methodsofdescent0000kiwi%7Curl-access=registration%7Cyear=1985%7Cpublisher=Springer-Verlag%7Clocation= n31: n32:presentation.pdf n34:cano2f.pdf%7Ctitle=Convex n10:books%3Fhl=en&lr=&id=2-ElBQAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA1&dq=%22Introductory+Lectures+on+Convex+Optimization%22&ots=wltU7svijv&sig=iknjb0X1jb2uiVAPSn0QPyYGBYg%23v=onepage&q=%22Introductory%20Lectures%20on%20Convex%20Optimization%22&f=false
owl:sameAs
freebase:m.05mfj6 dbpedia-cs:Konvexní_programování n8:4HwP2 dbpedia-ja:凸最適化 dbpedia-ru:Выпуклое_программирование dbpedia-he:אופטימיזציה_קמורה dbpedia-ko:볼록_최적화 dbpedia-fr:Optimisation_convexe dbpedia-it:Ottimizzazione_convessa dbpedia-zh:凸優化 dbpedia-de:Konvexe_Optimierung wikidata:Q463359 dbpedia-uk:Опукла_оптимізація dbpedia-fa:بهینه‌سازی_محدب
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Convex_analysis_and_variational_analysis dbt:Cite_book dbt:Technical dbt:Citation_needed dbt:Commons_category dbt:Unreferenced_section dbt:Optimization_algorithms dbt:More_footnotes_needed dbt:Multiple_issues dbt:Short_description
dbo:thumbnail
n9:Hierarchy_compact_convex.png?width=300
dbo:abstract
Convex optimization is a subfield of mathematical optimization that studies the problem of minimizing convex functions over convex sets (or, equivalently, maximizing concave functions over convex sets). Many classes of convex optimization problems admit polynomial-time algorithms, whereas mathematical optimization is in general NP-hard. Convex optimization has applications in a wide range of disciplines, such as automatic control systems, estimation and signal processing, communications and networks, electronic circuit design, data analysis and modeling, finance, statistics (optimal experimental design), and structural optimization, where the approximation concept has proven to be efficient. With recent advancements in computing and optimization algorithms, convex programming is nearly as straightforward as linear programming. 凸最適化(とつさいてきか)とは最適化問題の分野のひとつで、凸集合上の凸関数の最小化問題である。凸最小化問題は一般的な最適化問題よりも簡単に最適化が可能であり、局所的な最小値が大域的な最小値と一致する性質をもつ。 実ベクトル空間上の実数値凸関数 がの凸部分集合上で定義される。 凸最適化問題とはの最小値となる上の点を見つけることである。 すなわちは for all . である。 L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). La théorie permettant d'analyser ces problèmes ne requiert pas la différentiabilité des fonctions. Cette généralité est motivée par le fait que certaines méthodes de construction de problèmes d'optimisation convexe conduisent à des problèmes non différentiables (fonction marginale, dualisation de contraintes, etc). Si cette généralité est un atout, permettant de prendre en compte davantage de problèmes, l'abord de la théorie est également plus difficile. L'optimisation convexe repose sur l'analyse convexe. Konvexní programování je odvětví optimalizace. Patří mezi nelineární programování, speciálním typem pak je kvadratické programování. 凸函数最优化,或叫做凸最优化,凸最小化,是数学最优化的一个子领域,研究定义于凸集中的凸函数最小化的問題。凸最佳化在某種意義上說較一般情形的數學最佳化問題要簡單,譬如在凸最佳化中局部最佳值必定是全局最佳值。凸函數的凸性使得中的有力工具在最佳化問題中得以應用,如次导数等。 凸最佳化應用於很多學科領域,諸如自動控制系統,信號處理,通訊和網絡,電子電路設計,數據分析和建模,統計學(最佳化設計),以及金融。在近來運算能力提高和最佳化理論發展的背景下,一般的凸最佳化已經接近簡單的線性規劃一樣直捷易行。許多最佳化問題都可以轉化成凸最佳化(凸最小化)問題。 Выпуклое программирование — это подобласть математической оптимизации, которая изучает задачу минимизации выпуклых функций на выпуклых множествах. В то время как многие классы задач выпуклого программирования допускают алгоритмы полиномиального времени, математическая оптимизация в общем случае NP-трудна. Выпуклое программирование находит применение в целом ряде дисциплин, таких как автоматические системы управления, оценка и обработка сигналов, коммуникации и сети, схемотехника, анализ данных и моделирование, финансы, статистика и . Развитие вычислительной техники и алгоритмов оптимизации сделало выпуклое программирование почти столь же простым как линейное программирование. Die konvexe Optimierung ist ein Teilgebiet der mathematischen Optimierung. Es ist eine bestimmte Größe zu minimieren, die sogenannte Zielfunktion, die von einem Parameter abhängt. Außerdem sind bestimmte Nebenbedingungen einzuhalten, das heißt, die Werte , die man wählen darf, sind gewissen Einschränkungen unterworfen. Diese sind meist in Form von Gleichungen und Ungleichungen gegeben. Sind für einen Wert alle Nebenbedingungen eingehalten, so sagt man, dass zulässig ist. Man spricht von einem konvexen Optimierungsproblem oder einem konvexen Programm, falls sowohl die Zielfunktion als auch die Menge der zulässigen Punkte konvex ist. Viele Probleme der Praxis sind konvexer Natur. Oft wird zum Beispiel auf Quadern optimiert, welche stets konvex sind, und als Zielfunktion finden oft quadratische Formen wie in der quadratischen Optimierung Verwendung, die unter bestimmten Voraussetzungen ebenfalls konvex sind (siehe Definitheit). Ein anderer wichtiger Spezialfall ist die Lineare Optimierung, bei der eine lineare Zielfunktion über einem konvexen Polyeder optimiert wird. Eine wichtige Eigenschaft der konvexen Optimierung im Unterschied zur ist, dass jedes lokale Optimum auch ein globales Optimum ist. Anschaulich bedeutet dies, dass eine Lösung, die mindestens so gut ist wie alle anderen Lösungen in einer Umgebung, auch mindestens so gut ist wie alle zulässigen Lösungen. Dies erlaubt es, einfach nach lokalen Optima zu suchen. Опукла оптимізація — це підрозділ математичної оптимізації, котрий вивчає проблему мінімізації опуклих функцій над опуклими множинами. Багато класів задач з опуклою оптимізацією допускають поліноміальні алгоритми тоді як математична оптимізація в цілому NP-важка. Опукла оптимізація має застосування в широкому спектрі дисциплін, таких як автоматичні системи управління, оцінка та обробка сигналів, комунікації та мережі, проектування електронних схем, аналіз та моделювання даних, фінанси, статистика (оптимальний експериментальний дизайн), та структурна оптимізація, де концепція наближення виявилась ефективною. З недавніми досягненнями в галузі обчислювальних та оптимізаційних алгоритмів, опукле програмування майже настільки ж просте, як і лінійне програмування. 볼록 최적화(Convex optimization)는 볼록 함수를 볼록 집합에서 최솟값을 찾는 수학적 최적화 문제다. 다른 최적화가 NP-난해인것과 다르게 많은 수가 다항시간 알고리즘이 있다. L'Ottimizzazione convessa è un sottocampo della ottimizzazione matematica che studia il problema della minimizzazione delle funzioni convesse su insieme convessi.Molte classi di problemi di ottimizzazione convessa ammettono algoritmi con tempo polinomiale dove l'ottimizzazione matematica in generale è NP-hard. L'Ottimizzazione convessa ha applicazioni in diverse discipline come nei sistemi di controllo, stima ed elaborazione dei segnali, nella progettazione di circuiti elettronici, e nelle reti, nell'analisi di dati e nella modellazione, in finanza e in statistica.Con i recenti avanzamenti nel calcolo e negli algoritmi di ottimizzazione, la programmazione convessa è quasi semplice come la programmazione lineare..
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Convex_optimization?oldid=1108335549&ns=0
dbo:wikiPageLength
27135
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Mathematical_optimization
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Mathematics
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Maximum_principle
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Ellipsoid_method
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Geometric_programming
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Online_machine_learning
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Reinforced_solid
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Poisson_regression
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Quadratically_constrained_quadratic_program
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Quantile-parameterized_distribution
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Gabriele_Steidl
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Multi-task_learning
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Conic_optimization
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Convex_cone
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Convex_function
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Subderivative
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Optimal_design
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Basis_pursuit_denoising
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Leonid_Khachiyan
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Step_detection
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Stephen_P._Boyd
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbo:knownFor
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Claudia_Sagastizábal
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Yurii_Nesterov
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbo:academicDiscipline
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Empirical_risk_minimization
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Feasible_region
rdfs:seeAlso
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Frank–Wolfe_algorithm
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Kernel_method
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Market_equilibrium_computation
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Matrix_completion
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Matthew_Brand
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Backpropagation
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Weak_duality
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Werner_Fenchel
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
n37:_Rational_Trigonometry_to_Universal_Geometry
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Drift_plus_penalty
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Duality_(optimization)
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Galahad_library
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Karush–Kuhn–Tucker_conditions
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Large_margin_nearest_neighbor
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Lawrence_E._Blume
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Least_squares
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Linear_classifier
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Linear_matrix_inequality
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Linear–quadratic_regulator
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:LogitBoost
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Non-negative_least_squares
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Center_for_Operations_Research_and_Econometrics
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Daniel_Palomar
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbp:fields
dbr:Convex_optimization
dbo:academicDiscipline
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Difference-map_algorithm
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Dimitri_Bertsekas
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbp:knownFor
dbr:Convex_optimization
dbo:knownFor
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Direct_methods_(electron_microscopy)
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Farkas'_lemma
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Fourier_ptychography
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Fractional_approval_voting
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Global_optimization
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Hill_climbing
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Kim-Chuan_Toh
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:List_of_convexity_topics
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Network_congestion
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Second-order_cone_programming
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Stochastic_gradient_descent
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Quadratic_programming
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Regret_(decision_theory)
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Strong_duality
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Arkadi_Nemirovski
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Asuman_Özdağlar
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:LP-type_problem
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Biconvex_optimization
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Efficient_envy-free_division
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Variational_analysis
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Real_algebraic_geometry
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Regina_S._Burachik
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Marguerite_Frank
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Boosting_(machine_learning)
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Philip_Wolfe_(mathematician)
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Point-set_registration
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Claude_Lemaréchal
rdfs:seeAlso
dbr:Convex_optimization
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Shapley–Folkman_lemma
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Mar_Hershenson
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Model_predictive_control
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Principle_of_maximum_entropy
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Polynomial_SOS
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Scenario_optimization
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Scientific_programming_language
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Wasserstein_metric
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:ICPRAM
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Lyapunov_optimization
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Subgradient_method
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Slater's_condition
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Nonlinear_programming
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Multiplicative_weight_update_method
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Total_variation_denoising
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Semidefinite_programming
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Separation_oracle
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Proximal_gradient_method
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Outline_of_statistics
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Peter_Richtarik
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Sham_Kakade
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Sparse_dictionary_learning
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Types_of_artificial_neural_networks
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
Subject Item
dbr:Concave_program
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Convex_optimization
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Convex_optimization
Subject Item
wikipedia-en:Convex_optimization
foaf:primaryTopic
dbr:Convex_optimization