Carleton University · COMP 5700

مقدمة في التحسين المحدب

العنوان الرسمي : Introduction to Convex Optimization

الساعات المعتمدة : 0.5 وحدةسنة المرجع : 2026-27

الوصف

مسائل خطية وغير خطية ومحدبة. مجموعات تقاربية أفينية. دوال محدبة، شبه محدبة ولوج-محدبة. العمليات التي تحفظ المحدّبية. التعرف على مسائل التحسين المحدب وصياغتها. دالة لاغرانج، شروط الأمثلية، الازدواجية، التفسيرات الهندسية ونقطة السرج. تقريب أقل معيار، التقريب المنظم والصلب. التقدير الإحصائي، تصميم الكواشف. هوائيات متكيّفة.

نص المرجع بلغته الأصلية

Linear, nonlinear and convex problems. Convex affine sets. Convex, quasiconvex and log-convex functions. Operations preserving convexity. Recognizing and formulating convex optimization problems. The Lagrange function, optimality conditions, duality, geometric and saddle-point interpretations. Least-norm, regularized and robust approximations. Statistical estimation, detector design. Adaptive antennas.

    المصادر والمراجع

    يتم الاحتفاظ بالتواريخ والمصادر لمساعدتك في التحقق من المعلومات. تُعرض ترجمات لتسهيل القراءة؛ المصدر الرسمي هو المرجع للشروط والمتطلبات.

    مرجع المصدر : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/

    تواصل مع StudyCanada

    أخبرنا بخطتك أو سؤالك، ونواصل الحديث عبر البريد الإلكتروني.

    سنستخدم معلومات الاتصال هذه للرد على طلبك. الخصوصية

    هذا النموذج موجّه إلى StudyCanada. للتواصل مع المؤسسة التعليمية، استخدم بيانات الاتصال في صفحتها.