Otimização Convexa
Otimização convexa é um subcampo da otimização matemática que estuda o problema de minimizar funções convexas sobre conjuntos convexos. Formalizado e popularizado por Stephen Boyd e Lieven Vandenberghe em seu livro de 2004, o framework unifica uma ampla família de problemas — incluindo programação linear, programação quadrática, programação semidefinida e programação de cono de segunda ordem — sob um único teto teórico. Sua propriedade definidora é que qualquer solução localmente ótima é também globalmente ótima, tornando-a tratável e confiável para engenharia, estatística, aprendizado de máquina e pesquisa operacional.
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Fontes
- Boyd, S., & Vandenberghe, L. (2004). Convex Optimization. Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-83378-3
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 2). Convex Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/optimization/convex-optimization
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