Référencement Choses à savoir avant d'acheter

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Nonlinear programming studies the general case in which the équitable function pépite the constraints pépite both contain nonlinear parts. This may or may not be a convex program. In general, whether the program is convex affects the difficulty of solving it.

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Constrained problems can often be transformed into unconstrained problems with the help of Lagrange multipliers. Lagrangian répit can also provide approximate résultat to difficult constrained problems.

Dynamic programming is the approach to solve the stochastic optimization problem with stochastic, randomness, and unknown model parameters.

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Convex programming studies the case when the objective function is convex (minimization) pépite concave (maximization) and the constraint haut is convex. This can Sinon viewed as a particular subdivision of nonlinear programming pépite as generalization of linear pépite convex quadratic programming.

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