课程介绍：本课程是IEEE班高年级本科生基础理论课。本课程将介绍线性规划、凸优化的基础理论、算法。近年来，随着科学与工程的进步，凸优化理论与方法的研究迅猛发展，在科学与工程计算， 数据科学，信号和图像处理，管理科学等诸多领域中得到了广泛应用。通过本课程的学习，一方面，掌握凸优化的基本概念，凸集和凸函数的定义与判别，线性代数中矩阵分解特别是特征值分解问题，线性规划，对偶理论，凸优化的最优条件等；另一方面，掌握典型的优化算法，包括梯度法和线搜索法，对偶分解算法，还包括典型的几类凸优化问题的判别及其计算方法，并熟悉相关计算软件。课程教学的目标是让学生懂得凸优化的基本概念，从而建立把实际问题转化为或近似为凸优化问题的能力，为日后的科学研究与工业应用打下坚实的基础。

考试形式：笔试

开课学年：2020-2021

开课学期：秋学期

课程号：(2020-2021-1)-CS257-1

学分：2.0

课程类型：本科生课程

是否精品课程：否

选课人数：95

课时：32.0