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Formulario de Evaluación Teoría y Algoritmia de Optimización 2024
Novedades
Introducción al curso 2024
Notas del curso
Notas en LaTeX - Errores y sugerencias
Clase 1 - Introducción y convexidad
Clase 2 - Condiciones de optimalidad y Algoritmos de gradiente y de descenso
Clase 3 - Elección de la dirección de gradiente y del paso de descenso
Clase 4 - Condiciones de parada y análisis de convergencia
Clase 5 - Tasa de convergencia y Condición de optimalidad en optimización con restricciones
Clase 6 - Función de proyección y Algoritmos de optimización con restricciones
Clase 7 - Problemas no diferenciables: Sub-gradiente, Cono Normal y Algoritmos de sub-gradiente.
Clase 7 (extra) - Elección del paso en los métodos de sub-gradiente
Entregable 1 - Letra
Instructivo Google Colaboratory (Video)
Instructivo Notebooks/Google Colab (Texto)
Notas 2 / Parte 1
Notas 2 / Parte 2
Slides del tema
Demo interactiva de Lagrange
Demo interactiva: Condiciones Suficientes y Lagrangeano Aumentado
Demo: métodos de barrera
Entregable 2 / Letra
Notas Dualidad (pdf)
Notas SVMs
Notebook sobre dualidad
Óptimo como punto silla del Lagrangeano (Ejercicio)
Clase 1 - Problema dual, dualidad débil y gap de dualidad
Clase 2 - Dualidad fuerte, Punto silla del Lagrangeano y KKT
Clase 3 - SVM, Sensibilidad, Flujo de carga
Clase 4 - Flujo de carga y Algoritmos primal dual
Entregable 3 / Letra
Notas 4 / Parte 1
Notas 4 / Parte 2
Notas 4 / Parte 3
Notebook sobre métodos proximales
Clase 1 (Video)
Clase 2 (Video)
Clase 3 (Video)
Clase 4 - ADMM
Clase 5 - ADMM
Obligatorio 4 / Letra
Slides
Notebook sobre gradiente estocástico
Clase 1 (Video)
Clase 2 (Video)
Propuestas
Propuesta inicial
Primera entrega
Boyd - Convex Optimization
Parikh - Proximal Algorithms
Bertsekas - Nonlinear Programming
Matrix Cookbook
Material de apoyo (Notebooks)
Tutorial Python / Numpy / Jupyter / Google Colaboratory
Examen 2022
Datos y utilidades 2022
Datos 2021
Examen 2021
Repositorio de datos
Primera entrega ►