本教程将介绍非线性优化中涉及的各种概念。线性编程问题很容易解决，但是大多数实际应用都涉及非线性边界。因此，线性规划的范围非常有限。因此，尝试引入诸如凸函数和集合及其变体之类的主题，这些主题可用于解决大多数世俗的问题。

本教程适合有兴趣解决各种优化问题的学生。这些概念被广泛用于生物工程，电气工程，机器学习，统计，经济学，金融，科学计算和计算数学等等。

先决条件

本课程的前提是介绍线性代数，例如介绍矩阵，特征向量，对称矩阵等概念；基本演算和优化介绍，例如线性编程概念介绍。