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SME5720 - Otimização Não Linear (2020)
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SME5720--2020
Gravações das aulas
Aula 17: Métodos Quase-Newton
Aula 17: Métodos Quase-Newton
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◄ Aula 16: Aplicação do método dos gradientes conjugados
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Avisos
Aula 1: Apresentação da disciplina e definições basicas
Aula 2: Máxima descida com passo fixo
Aula 3: Máxima descida com passo de Armijo
Aula 4: Direção de Newton
Aula 5: Método de direções de descida
Aula 6: Convergência do método de direções de descida com busca linear de Armijo
Aula 7: Resolução de exercícios
Aula 8: Busca linear de Grippo, Lampariello e Lucidi
Aula 9: Busca linear de Zhang e Hager
Aula 10: Algoritmos incrementais
Aula 11: Algoritmos incrementais
Aula 12: Projeto
Aula 13: projeto
Aula 14: Gradientes Conjugados
Aula 15: Gradientes conjugados
Aula 16: Aplicação do método dos gradientes conjugados
Aula 18: Métodos Quase-Newton
Aula 19: Condições de Karush-Kuhn-Tucker
Aula 20: Convexidade
Aula 21: Subgradiente
Aulas 1 e 2
Aulas 3, 4 e 5
Aula 1: Apresentação da disciplina e definições básicas
Aulas 2 e 3
Aulas 4 e 5
Aula 6
Aula 7
Aulas 8 e 9
Aula 10
Aula 11
Aula 14
Métodos Quase-Newton
Condições de Karush-Kuhn-Tucker
Convexidade
Subgradientes
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Projeto I
Projeto I
Projeto II
Projeto II
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