2.6.1 OML/Optimización Convexa y No Convexa
Temas:
Core Tier1
- Conjuntos y funciones convexas
- Condiciones de optimalidad
- Métodos de gradiente para optimización convexa
- Desafíos de optimización no convexa
- Análisis de convergencia
Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes):
Core-Tier1:
- Caracterizar problemas de optimización convexa [Evaluar (Assessment)]
- Aplicar condiciones de optimalidad para verificar soluciones [Usar (Usage)]
- Implementar métodos basados en gradiente para problemas convexos [Usar (Usage)]
- Analizar desafíos en optimización no convexa [Evaluar (Assessment)]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM
