Tema 1: Fundamentos de la optimización clásica
1.1 Introducción a la optimización.
1.2 Optimización sin restricciones.
1.3 Optimización con restricciones.
1.4 Optimización de funciones cuadráticas.
Tema 2: Métodos numéricos para la optimización sin restricciones
2.1 Métodos de búsqueda unidimensional.
2.2 Método del gradiente y sus variantes. Convergencia.
2.3 Método de Newton.
2.4 Métodos quasi-Newton y sus variantes.
2.5 Método de Levenberg-Marquart
2.6 Implementación de computacional de los métodos numéricos.
Tema 3: Optimización numérica de funciones cuadráticas
3.1 Método del gradiente y del gradiente conjugado.
3.2 Convergencia y precondicionamiento.
Tema 4: Métodos numéricos para la optimización con restricciones
4.1 Métodos de penalización. Convergencia.
4.2 Método de los multiplicadores de Lagrange aumentados.
4.3 Método del gradiente proyectado.
4.4 Implementación computacional de los métodos numéricos.