斯坦福EE364a《凸优化》课件，301页ppt

专注于识别和解决应用中出现的凸优化问题。凸集、函数和优化问题。凸分析基础。最小二乘、线性和二次规划、半定规划、极大极小、极值体积等问题。最优性条件，对偶理论，备选定理，及应用。内点法。应用于信号处理，统计和机器学习，控制和机械工程，数字和模拟电路设计，和金融。

• 为学生提供识别应用中出现的凸型优化问题的工具和训练
• 提出这类问题的基本理论，集中讨论对计算有用的结果
• 让学生对这类问题的解决方法有全面的了解，并有一定的解题经验
• 给学生在他们自己的研究工作或应用中使用这些方法所需的背景知识

http://web.stanford.edu/class/ee364a/index.html