Matrices, Optimization and Randomness with Applications in Data Science

Estamos interesados en resolver problemas de optimización de cono simétrico convexo con estructura separable y restricciones lineales. Este problema provee un abordaje unificado para varios problemas existentes como programación no lineal, de cono de segundo orden y optimización semidefinida. El problema en estudio tiene extensas aplicaciones en ingeniería, economía, teoría de juegos, ciencias de la gestión y otros campos. En particular, esta clase de problemas ha recibido mucha atención debido a sus aplicaciones en máquinas de vectores soportes y de clasificación. Desarrollaremos en este proyecto un abordaje teórico de algoritmos de punto proximal con respecto al estudio de la convergencia global, velocidad de convergencia, terminación finita y complejidad asintótica.

PAPA QUIROZ ,ERIK ALEX