Couvre les espaces normés, les espaces doubles, les espaces de Banach, les espaces de Hilbert, la convergence faible et forte, les espaces réflexifs et le théorème de Hahn-Banach.
Explique le processus de recherche d'une solution réalisable de base initiale pour les problèmes d'optimisation linéaire à l'aide de l'algorithme Simplex.
Explore la dualité de programmation linéaire, couvrant la dualité faible, la dualité forte, l'interprétation des multiplicateurs de Lagrange et les contraintes d'optimisation.
Explore l'optimisation primaire-duelle, la conjugaison des fonctions, la dualité forte, et les méthodes de pénalité quadratique en mathématiques de données.
S'oriente vers la dualité dans l'optimisation, la dualité faible, les certificats de coûts et la transformation des programmes non linéaires en programmes linéaires.
Introduit la conjugaison Fenchel, explorant ses propriétés, exemples et applications dans les problèmes d'optimisation non lisses et les formulations minimax.
Explore la dualité dans la programmation linéaire, la dualité forte, le relâchement complémentaire et l'interprétation économique des variables doubles en tant que prix.
Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, en discutant de la dualité forte, des solutions duales et des applications pratiques dans les programmes de cônes de second ordre.
Explore le double espace d'un espace de Hilbert et d'une faible convergence, en se concentrant sur les bases orthonormées et les espaces de Hilbert séparables.
