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Semidefinite programming (SDP) is a subfield of convex optimization where the underlying incertain are semidefinite matrices. It is a generalization of linear and convex quadratic programming.
Linear programming (LP), a fonte of convex programming, studies the compartiment in which the impartiale function f is linear and the constraints are specified using only linear equalities and inequalities. Such a constraint set is called a polyhedron or a polytope if it is bounded.
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Stochastic programming studies the case in which some of the constraints or parameters depend nous-mêmes random variable.
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