Principi di Programmazione Matematica – prof. Saverio Salzo

Matematica applicata · Sapienza Università di Roma · 1º anno · 2º semestre · Matematica applicata per le scienze · 6 CFU · a scelta (MApS/C integrativo) · canale unico

Testi d'esame di Principi di Programmazione Matematica del prof. Saverio Salzo, canale unico, corso di laurea in Matematica applicata (Laurea magistrale (LM-40)), Sapienza Università di Roma, 1º anno · 2º semestre · Matematica applicata per le scienze · 6 CFU · a scelta (MApS/C integrativo), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Vandenberghe – Convex Optimization; Nesterov – Introductory Lectures on Convex Optimization; Salzo – Proximal Gradient Methods for Machine Learning and….

Principi di Programmazione Matematica – Prof. Saverio Salzo Canale unico

Corso di laurea: Matematica applicata · Laurea magistrale (LM-40) · 1º anno · 2º semestre · Matematica applicata per le scienze · 6 CFU · a scelta (MApS/C integrativo) / 1º anno · 2º semestre · Modellistica numerica differenziale · 6 CFU · a scelta (MoND/C integrativo)

Sapienza · Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

Vandenberghe – Convex Optimization Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 19/09/2026

Nesterov – Introductory Lectures on Convex Optimization Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 19/09/2026

Salzo – Proximal Gradient Methods for Machine Learning and…Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 19/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Fondamenti su insiemi convessi e funzioni convesse 2. Convessità e derivabilità 3. Ottimizzazione convessa liscia. 3. Estensione del concetto di derivata per funzioni convesse (non differenziabili in senso classico). 4. Teoria della dualità (parte 1). 5. Il metodo del sottogradiente proiettato. 6. Algoritmi di Frank-Wolfe 7. Operatore di prossimità e operatori "averaged". 8. L'algoritmo del gradiente prossimale.

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