Teorie nepodmíněné optimalizace (nutné a postačující podmínky, role konvexity, klasifikace konvergence), úlohy hledání minima v daném směru (metoda zlatého řezu, využití interpolace, Newton) a hledání dostatečného poklesu v daném směru (Goldsteinovy, Armijovy, Wolfeho podmínky), základní spádové metody (největšího spádu a Newtonova), metody sdružených směrů (nelineární metoda sdružených gradientů), kvazi-Newtonovské metody (kvazi-Newtonovská podmínka, update hodnosti 1, DFP, BFGS, Broydenovy metody), metody důvěryhodné oblasti, problém nejmenších čtverců (Gauss-Newtonova a Levenberg-Marquartova metoda). Teorie nepodmíněné optimalizace (Lagrangeovy multiplikátory, nutné a postačující podmínky).
Optimalizační a minimalizační postupy. Základní optimalizační metoda, Globální konvergence, rychlost konvergence.
Minimalizace funkcionálu, spádové postupy, nelineární metoda sdružených gradientů, metody s proměnnou metrikou, aplikace metody s lokálně omezeným krokem na funkcionály.
Úlohy podmíněné optimalizace. Metoda Lagrangeových multiplikátorů, konvexní optimalizace, metody penaltových funkcí, metody projekce a metody duální.
Minimalizace součtu čtverců, Gaussova - Newtonova metoda, aplikace pro určení hodnosti obdélníkové matic.
Předmět je vhodný pro zaměření Průmyslová matematika.
Předmět je vhodný pro zaměření Numerická analýza.