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Assista à sexta aula do curso de Métodos Computacionais de Otimização ministrada pelo Professor Di Liu no Instituto de Matemática Pura e Aplicada. Explore métodos de otimização unidimensional e técnicas fundamentais para otimização irrestrita, incluindo métodos de descida e busca linear, método do gradiente, método de Newton, métodos quase-Newton e métodos de direções conjugadas. Aprenda sobre estratégias de globalização de convergência e métodos para otimização com restrições, abrangendo métodos do gradiente projetado, métodos de direções viáveis, penalização externa e interna, Lagrangianas aumentadas e programação quadrática sequencial. Descubra também métodos para otimização não-diferenciável, como métodos de subgradiente, método de planos cortantes e métodos de feixe. O conteúdo é baseado em referências clássicas da área, incluindo obras de Bertsekas, Bonnans, Dennis Jr. e Izmailov, proporcionando uma base sólida tanto teórica quanto prática em otimização numérica.
