Esta es la página oficial del curso IMT3150, primer semestre de 2023, ofrecido por el Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional de la Pontificia Universidad Católica de Chile
Profesor: Cristóbal Guzmán
Ayudantes: Diego Castelli e Ignacio Contreras
Cátedras: Lunes y Miércoles, 10:00-11:20 Sala BC26
Ayudantías: Viernes 15:30-16:50 Sala BC21
La información relativa a las normativas del curso se encuentra en este link
Apuntes del curso (en desarrollo)
Preliminares
Rudimentos de análisis convexo
Optimización convexa suave
Optimización convexa no-diferenciable
Teoría de dualidad
Métodos avanzados de optimización
2 Interrogaciones (40%): Viernes 14 Abril (18:30-20:50), Viernes 26 Mayo, 18:30-20:50
5 Tareas (30%)
1 Exámen (30%) Miércoles 5 de Julio, 8:30-11:30
Videos 1 y 2 de la clase del 3 de Abril. Apuntes de la clase
Más información en resultados de complejidad en Optimización Continua:
Restricciones de Memoria: Problema Abierto de 2019, Resolución Parcial de 2022, Memoria Cuadrática es Necesaria 2023
La extensión de las cotas inferiores de complejidad para el caso convexo suave se pueden encontrar aquí
Tarea 4. Código para generar los datos en el caso matricial, Cálculo de la proyección sobre la bola l_1. Acá pueden encontrar una implementación correcta de la Tarea 3, para usar en sus comparaciones de la Tarea 4
Nemirovski: Information-Based Complexity of Convex Programming
Nesterov: Lectures on Convex Optimization
Hiriart-Urruty & Lemaréchal: Fundamentals of Convex Analysis
Borwein & Lewis: Convex Analysis and Nonlinear Optimization
d'Aspremont: Convex Optimization, Algorithms and Applications
Srebro: Convex Optimization
Este curso tiene como pre-requisitos Análisis Real y Optimización. Aquellos alumnos que necesiten repasar contenidos de alguno de estos cursos se recomiendan las siguientes referencias:
Berge: Topological Spaces
Guenin, Konemann & Tunçel: A Gente Introduction to Optimization