“优化模型及应用”
课程的材料包括：
- 在线文本
优化模型及应用
洛朗萨尔瓦多Ghaoui教授
电气工程
加州大学伯克利分校
本课程提供了一个介绍最优化模型，重点对数值容易处理的问题。
通过引入基本线性代数，然后在课程开始集中于凸模型（凸，LP，QP，SOCP，鲁棒LP，GP，和SDP都引入和解释）。非凸模型也作了简要介绍。
在偶的概述还给出，并与四个案例研究，如参议院表决，天线阵，本地化，和电路设计过程结束。
学习成果
- 能够快速提供涉及大规模线性关于使用主成分分析，因子分析，并对称矩阵的特征值分解的代数技能的实验数据的分析结果。
- 通过使用先进设备，最先进的原型软件，如CVX，与现实生活中的数据集的能力，以掌握最优化模型在实践中。
- 熟悉的具体工程应用中，范围从在网络入侵检测，对电路或滤波器的设计，以文本文档，或基因数据库的分析相当数量。
- 熟悉的大型数据集的分析产生基本的统计问题。
- 熟悉的主要理论工具和凸优化的概念。
