Квадратичное программирование: портфельная теория Марковица и оптимизация рисков
Большинство задач планирования производства описываются линейными функциями: удвоение выпуска продукции приводит к удвоению затрат сырья. Однако в мире финансов, статистики и машинного обучения зависимости часто носят квадратичный характер. Оценка рисков, измерение дисперсии или расчет минимального евклидова расстояния требуют возведения переменных в квадрат. Когда в задаче исследования операций целевая функция представляет собой многочлен второй степени (содержит квадраты и попарные произведения переменных), а ограничения остаются строго линейными, мы сталкиваемся с задачей квадратичного программирования (Quadratic Programming, QP). Этот мощный раздел нелинейной оптимизации стал абсолютным фундаментом современной финансовой инженерии.