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Boyd – Convex Optimization

Libro adottato a Padova, Ca' Foscari, Politecnico di Bari, Cagliari, Trento, Politecnico di Milano, a.a. 2026/2027 · 17 canali

«Boyd – Convex Optimization» è adottato per Optimisation And Learning For Robot Control dal prof. Andrea Del Prete (Artificial Intelligence Systems – sede di Trento – Trento); per Discrete Optimization dai docenti Edoardo Amaldi e Giuliana Carello (Automation and Control Engineering, Computer Science and Engineering, Mechanical Engineering - BV,PC – Politecnico di Milano); per Nonlinear Optimization dai docenti Edoardo Amaldi e Giuliana Carello (Automation and Control Engineering, Computer Science and Engineering, Mechanical Engineering - BV,PC e altri corsi – Politecnico di Milano); per Calculus And Optimization dal prof. Giovanni Fasano (Computer Science and Information Technology – Ca' Foscari); e in altri 5 insegnamenti.

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Come lo indica il docente: Boyd, S. P., & Vandenberghe, L. (2004). Convex optimization . Cambridge university press · S. Boyd, L. Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge Univeristy Press, Anno edizione: 2004 http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/ · S.Boyd, L.Vandenberghe “Convex Optimization”, Cambridge University Press, 2009 (e altre 3 varianti)

Titolo
Convex optimization
Autori
Stephen P. Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe Boyd
Editore
Cambridge University press, 2008
ISBN
9780521833783

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Optimisation And Learning For Robot Control – Prof. Andrea Del Prete Canale unico

Corso di laurea: Artificial Intelligence Systems – sede di Trento · Laurea magistrale (LM-32) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: The course includes approximately 32 hours of lectures (program below) and 16 hours of programming exercises. # Reactive Control - Review of robot kinematics, Jacobian, statics, Lagrangian dynamics - Joint motion control: PID, inverse dynamics - Task-space motion control - Quadratic-Programming based control # Optimal Control - Introduction to Nonlinear Constrained Optimization - Global vs local optimal control…

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Discrete Optimization – Prof. Edoardo Amaldi, Prof. Giuliana Carello Canale unico

Corso di laurea: Automation and Control Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 5 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
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Argomenti del programma: Risultati di apprendimento attesi

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Nonlinear Optimization – Prof. Edoardo Amaldi, Prof. Giuliana Carello Canale unico

Corso di laurea: Automation and Control Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 5 CFU

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Argomenti del programma: Risultati di apprendimento attesi

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Discrete Optimization – Prof. Edoardo Amaldi, Prof. Giuliana Carello Canale unico

Corso di laurea: Computer Science and Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING · 5 CFU

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Argomenti del programma: Risultati di apprendimento attesi

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Nonlinear Optimization – Prof. Edoardo Amaldi, Prof. Giuliana Carello Canale unico

Corso di laurea: Computer Science and Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 5 CFU

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Calculus And Optimization – Prof. Giovanni Fasano Canale unico

Corso di laurea: Computer Science and Information Technology · Laurea magistrale · 1º anno · 1º semestre · artificial intelligence and data engineering · 6 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Vengono consigliati i seguenti riferimenti bibliografici del corso. A parte le note scritte dal docente, i libri di altri autori sono facoltativi:
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione (1 CFU): - Programmazione matematica - Insiemi convessi - Funzioni convesse Programmazione Lineare (1.25 CFU): - Introduzione e Geometria - Simplesso primale - Dualità Programmazione Lineare Intera (0.75 CFU): - Introduzione e Modellazione MIP - Branch-and-bound Ottimizzazione non vincolata (1.5 CFU): - Proprietà di base - Metodo del gradiente - Stochastic Gradient Descent - Coordinate Descent -…

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