O que é programação convexa?
Programação convexa, uma subclasse de programação não linear, é um tipo de programação que generaliza e unifica outros tipos, incluindo programação linear, mínimos quadrados e programação quadrática. O conceito de programação convexa oferece suporte a um grande número de aplicações teóricas e práticas. Ele possui algoritmos eficientes que tornam benéfico para um programador usar e desenvolver esse tipo de programação. A programação convexa requer uma vasta experiência e experiência por parte do programador, bem como um processo de aprendizado disciplinado. Embora não seja um novo conceito, ele ainda é usado em muitas disciplinas e aplicações que requerem matemática complexa e técnica.
Três princípios são importantes para a aplicação da programação convexa: otimização, computação numérica e análise convexa. O poder de computação e os avanços aprimorados em algoritmos complexos permitiram que cientistas e matemáticos desenvolvessem esse tipo de programação e o usassem para resolver problemas.A programação convexa forneceu a seus usuários ferramentas computacionais benéficas que ajudam a resolver problemas de classe mais altos nas áreas de programação linear e mínimos quadrados. Os engenheiros acharam esse tipo de programação útil para funções como processamento de sinais, controle, design de circuitos, redes, comunicação, etc. Os conjuntos convexos são bastante comuns e usados nesse tipo de programação. Os programadores usam esses conjuntos convexos para resolver certos problemas de otimização com vetores. Outro elemento comum desse tipo de programação é uma função convexa.
As aplicações da programação convexa são comuns no campo da microeconomia, especialmente na determinação do lucro maximizado e da preferência maximizada do consumidor. Esta é uma forma de otimização e requer a complexa matemática encontrada em CProgramação Onvex. Um problema comum que é considerado e resolvido nesta disciplina é o que é chamado de problema de otimização matemática. Esse problema usa um vetor para representar e abstrair a criação da escolha mais ideal de um certo conjunto de opções.
Outro exemplo desse tipo de problema abstrato que ocorre em uma disciplina diferente inclui a otimização de portfólio, onde a melhor opção de investir capital é procurada a partir de um certo conjunto de ativos. Em computadores e design eletrônico, o dimensionamento de dispositivos é outro problema de otimização, onde o melhor comprimento e largura para um dispositivo, como um circuito, devem ser determinados. O ajuste de dados, outro aspecto relacionado a computadores e dispositivos eletrônicos, procura encontrar o modelo de um grupo de modelos candidatos em potencial que melhor se ajuste a algum tipo de dados observados ou informações adquiridas anteriormente.