Semidefinite Programmierung

In der semidefiniten Programmierung (SDP, auch semidefinite Optimierung) werden Optimierungsprobleme untersucht, deren Variablen keine Vektoren, sondern symmetrische Matrizen sind. Als Nebenbedingung wird verlangt, dass diese Matrizen positiv (oder negativ) semidefinit sind, woraus sich der Name der Problemstellung ergibt.

Anwendungen gibt es auf dem Gebiet der Approximationstheorie, der Kontrolltheorie, der kombinatorischen Optimierung, der optimalen Versuchsplanung und in der Technik.