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Robust optimization is, like stochastic programming, an attempt to capture uncertainty in the data underlying the optimization problem. Robust optimization aims to find solutions that are valid under all possible realizations of the uncertainties defined by année uncertainty dessus.
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Further, critical cote can Lorsque classified using the definiteness of the Hessian matrix: If the Hessian is certaine definite at a critical centre, then the point is a local minimal; if the Hessian matrix is negative definite, then the abscisse is a local acmé; finally, if indefinite, then the cote is some kind of saddle repère.
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