Materiales: [ mgo.pdf]
Este vídeo revisa las ideas básicas de optimización que se ven en los primeros cursos de carreras técnicas:
– Optimización: definición de función de coste.
– jacobiano (primeras derivadas) y hessiano (segundas derivadas) de una función.
-– Mínimos locales en funciones diferenciables: jacobiano nulo es condicion necesaria.
– Utilidad de la matriz hessiana: positiva definida implica mínimo, negativa definida implica máximo, indefinida implica punto de silla.
– Optimización sujeta a restricciones de igualdad: multiplicadores de Lagrange.
-– Ejemplo numérico de optimización con Matlab (diff, jacobian, solve, eig).
Colección completa [VER]:
Anterior Ellipsoids (7): relationship with singular value decomposition (SVD)
Siguiente Optimización local (fmincon) versus global (algoritmo genético): ejemplo Matlab