Optimización Convexa
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El método de subgradiente proyectado al igual que otros métodos de optimización consiste en aplicar un algoritmo para dar solución a un determinado problema de optimización convexa no diferenciable. Este estudio surge ante la escasa bibliografía de este método y por su importancia en la matemática aplicada, el objetivo principal de este trabajo es presentar el estudio del método de subgradiente aplicado a la optimización convexa no diferenciable en espacios de Hilbert, el cual se dividirá en tres partes. Primero, presentarán las herramientas básicas de los espacios de Hilbert, en segundo lugar, presentarán los elementos básicos del análisis convexo en espacios de Hilbert. Finalmente se demostrará la convergencia de la sucesión.
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El método de subgradiente proyectado al igual que otros métodos de optimización consiste en aplicar un algoritmo para dar solución a un determinado problema de optimización convexa no diferenciable. Este estudio surge ante la escasa bibliografía de este método y por su importancia en la matemática aplicada, el objetivo principal de este trabajo es presentar el estudio del método de subgradiente aplicado a la optimización convexa no diferenciable en espacios de Hilbert, el cual se dividirá en tres partes. Primero, presentarán las herramientas básicas de los espacios de Hilbert, en segundo lugar, presentarán los elementos básicos del análisis convexo en espacios de Hilbert. Finalmente se demostrará la convergencia de la sucesión.
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