Programma di Modulo 2:

Ottimizzazione vincolata: caso convesso e cenni sul caso non convesso. Algoritmo di Frank Wolfe e metodo del Gradiente Proiettato. Condizioni di ottimalità di Fritz John e KKT. Qualificazione dei vincoli. Caso convesso. Metodo dei punti interni per problemi di Programmazione Lineare.

Disequazioni Variazionali: definizioni, risultati di esistenza e condizioni di ottimo. Equivalenza con giochi di Nash. Algoritmi basati su riformulazione come sistema di equazioni tramite funzione di  Fischer-Burmeister. Algoritmi di proiezione.

cenni a data mining: reti neurali e Support Vector Machines