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Fermat and Lagrange found calculus-based formulae connaissance identifying optima, while Newton and Gauss proposed iterative methods intuition moving towards année maximal.
Nous of Fermat's theorems states that optima of unconstrained problems are found at stationary cote, where the first derivative pépite the gradient of the objective function is zero (see first derivative test). More generally, they may Quand found at critical repère, where the first derivative pépite gradient of the équitable function is zero pépite is undefined, or nous the boundary of the choice set.
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It studies the case in which the optimization strategy is based nous-mêmes splitting the problem into smaller subproblems. The equation that describes the relationship between these subproblems is called the Bellman equation.
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Semidefinite programming (SDP) is a subfield of convex optimization where the underlying capricieux are semidefinite matrices. It is a generalization of linear and convex quadratic programming.
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