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Nonlinear symmetric cone programming: a geometric perspective

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Silva, Ariel Serranoni Soares da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Análise convexa
Condições de otimalidade
Condições de qualificação
Conic optimization
Constraint qualifications
Convex analysis
Dualidade
Duality
Optimality conditions
Otimização cônica
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23012025-103838/
Resumo: Nonlinear programming in the context of symmetric cones is characterized by unifying the analysis of problems over three of the main cones studied in the literature: the positive orthant R^m_+ , the Lorentz cone L^m, and the cone of positive semidefinite matrices S^m_+ . This work aims to analyze this family of problems using tools from convex analysis and Jordan algebras. We examine the main existing optimality conditions and use the famous strong duality theorem in linear conic optimization to derive two of the main qualification conditions in conic optimiza- tion from a geometric perspective.
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Programação não linear em cones simétricos: uma perspectiva geométrica
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Silva, Ariel Serranoni Soares da
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