Programmazione semidefinita: differenze tra le versioni
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La '''Programmazione semidefinita''' (O SDP) è un sottocampo dell'[[ottimizzazione convessa]] che si occupa dell'ottimizzazione di una funzione obiettivo lineare (una funzione specificata dall'utente che l'utente vuole minimizzare o massimizzare) su una intersezione di un cono di matrici positive semidefinite con uno spazio affine, come uno [[spettraedro]].
La programmazione semidefinita è relativamente un nuovo campo dell'[[Ottimizzazione (matematica)|ottimizzazione]] di cui sta accrescendo l'interesse in quanto molti problemi pratici di [[ricerca operativa]] e [[ottimizzazione combinatorica]] possono essere modellati o approssimati come problemi di programmazione semidefinita.
Nella teoria del controllo automatico, la SDP è usata nel contesto di ineguaglianze delle matrici lineari poiché sono un caso speciale della programmazione conica e possono essere risolte efficientemente dai [[metodi del punto interno]].
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== Algoritmi ==
*Metodi del punto interno (o della barriera): CSDP, MOSEK, SeDuMi, SDPT3, DSDP, SDPA
*Metodi del prim'ordine: SCS o ADMM
*Metodo del malloppo
*altri
== Voci correlate ==
*[[Ottimizzazione convessa]]
==Collegamenti
*{{en}} [http://www-user.tu-chemnitz.de/~helmberg/semidef.html Links to introductions and events in the field]▼
*{{en}} [http://www.cs.elte.hu/~lovasz/semidef.ps Lecture notes from László Lovász] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170314173946/http://www.cs.elte.hu/~lovasz/semidef.ps |date=14 marzo 2017 }} on Semidefinite Programming▼
▲*{{en}}[http://www-user.tu-chemnitz.de/~helmberg/semidef.html Links to introductions and events in the field]
▲*{{en}}[http://www.cs.elte.hu/~lovasz/semidef.ps Lecture notes from László Lovász] on Semidefinite Programming
▲{{Portale|Matematica}}
[[Categoria:Ottimizzazione]]
[[Categoria:Analisi funzionale]]
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