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Semidefinite programming (SDP) is a subfield of convex optimization where the underlying changeant are semidefinite matrices. It is a generalization of linear and convex quadratic programming.

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Stochastic programming studies the compartiment in which some of the constraints pépite parameters depend on random variable.

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Nonlinear programming studies the general compartiment in which the équitable function pépite the constraints pépite both contain nonlinear bout. This may or may not Si a convex program. In general, whether the program is convex affects the difficulty of solving it.

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