Optimización Convexa
La optimización convexa es un subcampo de la optimización matemática que estudia el problema de minimizar funciones convexas sobre conjuntos convexos. Formalizado y popularizado por Stephen Boyd y Lieven Vandenberghe en su influyente libro de texto de 2004, el marco unifica una amplia familia de problemas —incluyendo la programación lineal, la programación cuadrática, la programación semidefinida y la programación de cono de segundo orden— bajo un mismo techo teórico. Su propiedad definitoria es que cualquier solución óptima local es también globalmente óptima, lo que la hace tratable y fiable para la ingeniería, la estadística, el aprendizaje automático y la investigación operativa.
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Fuentes
- Boyd, S., & Vandenberghe, L. (2004). Convex Optimization. Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-83378-3
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ScholarGate. (2026, June 2). Convex Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/es/optimization/convex-optimization
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