Descrição
Resolve problemas de otimização convexa usando o Splitting Conic Solver a partir de Python. É útil para computação científica, controle, finanças, aprendizado de máquina e outros fluxos que formulam problemas como programas cônicos.
Pesquisadores e desenvolvedores usam isto como biblioteca numérica. Resultados do solver dependem de escolhas de modelagem, escala, tolerâncias e status de convergência, então inspecione diagnósticos antes de confiar em um resultado de otimização.