기초 최적화이론

제1강 Optimization을 위한 기초수학
1.1 벡터와 행렬
1.2 함수
1.3 연습문제


제2강 Optimization 문제와 optimal solution
2.1 Optimization이란?
2.2 Optimization 문제의 수학적 정의
2.3 Local optimal solution과 global optimal solution
2.4 Optimal solution의 존재 ·
2.5 연습문제


제3강 1차원 line search 알고리즘
3.1 Exhaustive search 알고리즘
3.2 Bisection 알고리즘
3.3 Golden section 알고리즘
3.4 Fibonacci 알고리즘
3.5 연습문제


제4강 Optimal solution의 조건
4.1 Necessary condition, sufficient condition, necessary and sufficient condition
4.2 Unconstrained optimization 문제의 optimal solution 조건
4.3 Constrained optimization 문제의 optimal solution 조건
4.4 연습문제


제5강 Optimization 알고리즘
5.1 Unconstrained optimization 문제를 위한 알고리즘
5.2 Constrained optimization 문제를 위한 알고리즘
5.3 연습문제


제6강 Convex optimization
6.1 Convex set과 convex function
6.2 Convex optimization 문제
6.3 연습문제


제7강 Duality
7.1 Dual optimization
7.2 Dual optimization 문제를 위한 gradient 기반 알고리즘
7.3 Partial relaxation
7.4 연습문제


제8강 Linear optimization
8.1 Standard form
8.2 Basic solution
8.3 연습문제


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이장원 연세대학교에서 학사학위, KAIST에서 석사학위, 미국 Purdue University에서 박사학위를 취득하였다. 이후 미국 Princeton University에서 박사후연구원으로 연구를 수행하였으며, 2005년부터 연세대학교 전기전자공학부 교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야는 최적화이론에 기반한 네트워크 및 시스템 최적화이며, 최적화이론 관련 교과목을 강의하고 있다.