תוכן הקורס ומטרתו
קורס מבוא לאופטימיזציה לא ליניארית רציפה
1. ערכים עצמיים ו-PCA. סיווג מטריצות
2. אופטימיזציה לא מאולצת: תנאי אופטימאליות מסדר ראשון ושני, פונקציות ריבועיות.
3. ריבועים פחותים: הגדרה, 1D polynomial fitting, למידה, training, testing, , regularized least squares , cross validation, ניקוי רעשים (denoising)
4. שיטות איטרטיביות: גרדיאנט, היטל גרדיאנט וניוטון. פרוק צ'ולסקי.
5. קבוצות ופונקציות קמורות.
6. תכנות קמור : הגדרה, CVX, ההיטל האורתוגונלי, linear classification, soft-margin SVM, robust regression, basis pursuit, lasso.
7. תנאי KKT לבעיות אופטימזציה לא ליניאריות.
טרם פורסם סילבוס מפורט