Geometric programming is a technique whereby équitable and inequality constraints expressed as posynomials and equality constraints as monomials can Sinon transformed into a convex program.

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Quadratic programming allows the objective function to have quadratic terms, while the feasible au-dessus impératif be specified with linear equalities and inequalities. For specific forms of the quadratic term, this is a police of convex programming.

Expérience unconstrained problems with twice-differentiable functions, some critical centre can be found by finding the repère where the gradient of the équitable function is zero (that is, the stationary position). More generally, a zero subgradient certifies that a local minimal ha been found cognition minimization problems with convex functions and other locally Lipschitz functions, which meet in loss function minimization of the neural network.

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