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Semidefinite programming (SDP) is a subfield of convex optimization where the underlying changeant are semidefinite matrices. It is a generalization of linear and convex quadratic programming.

Integer programming studies linear programs in which some or all variable are constrained to take nous-mêmes integer values. This is not convex, and in general much more difficult than regular linear programming.

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