Explore l'optimisation robuste en radiothérapie, en mettant l'accent sur l'optimisation de la dose et les compromis entre les solutions nominales et robustes.
Discute des conditions nécessaires pour de multiples contraintes et trouve extreme sous contraintes à l'aide de multiplicateurs Lagrange et théorème implicite de fonction.
Introduit les principes fondamentaux de l'optimisation convexe, en soulignant l'importance des fonctions convexes dans la simplification du processus de minimisation.
Explore les intégrales de la courbe, démontrant les propriétés et les applications réelles, y compris l'excavation des tunnels et l'évaluation de la sécurité en fonction de la densité de la criminalité.
Explore les résultats élémentaires en optimisation convexe, y compris les coques affines, convexes et coniques, les cônes appropriés et les fonctions convexes.
