konvexe Programmie-rung, die Theorie der Extremwertsuche für konvexe Funktionen auf konvexen Mengen.

Zentrale Bedeutung hat dabei der folgende Satz:

Seien K eine konvexe Menge und f : K → ℝ eine konvexe Funktion. Ist x^∗ein lokaler Minimal-punkt von f auf K, dann ist x^∗auch schon globaler Minimalpunkt.

Ist K ⊆ ℝⁿ, und verschwindet die Ableitung von f an der Stelle x^∗, so ist x^∗globaler Minimalpunkt von f auf K.

Aufgrund dieses Satzes sind Probleme der konvexen Optimierung besonders leicht zu lösen.