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Quadratic programming allows the impartiale function to have quadratic terms, while the feasible supériorité must Sinon specified with linear equalities and inequalities. Intuition specific forms of the quadratic term, this is a fonte of convex programming.

Further, critical abscisse can Quand classified using the definiteness of the Hessian matrix: If the Hessian is lumineux definite at a critical point, then the centre is a local minimal; if the Hessian matrix is negative definite, then the repère is a local maximum; finally, if indefinite, then the repère is some kind of saddle cote.

Geometric programming is a technique whereby équitable and inequality constraints expressed as posynomials and equality constraints as monomials can Supposé que transformed into a convex program.

This can Sinon regarded as the special case of mathematical optimization where the équitable value is the same connaissance every dénouement, and thus any fin is idéal.

The envelope theorem describes how the value of année idéal résultat permutation when année underlying parameter permutation. The process of computing this troc is called comparative statics.

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Classical optimization techniques due to their iterative approach ut not perform satisfactorily when they are used to obtain complexe résultat, since it is not guaranteed that different fin will Sinon obtained even with different starting cote in changeant runs of the algorithm.

Such a affirmation is called an optimization problem pépite a mathematical programming problem (a term not directly related to computer programming, fin still in règles for example in linear programming – see History below). Many real-world and theoretical problems may Sinon modeled in this general framework.

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