A pesar de su uso generalizado en técnicas analíticas y numéricas avanzadas, los métodos de campo de gradientes suelen estar subrepresentados en la formación básica de economistas y científicos sociales. A medida que el aprendizaje automático y los enfoques analíticos y numéricos sofisticados ganan terreno, la importancia de los métodos de gradiente en los procesos de optimización se vuelve cada vez más evidente. Esta falta en las herramientas académicas y prácticas es subóptima. Este artículo tiene como objetivo abordar esta brecha introduciendo los métodos de campo de gradientes tanto de manera intuitiva como rigurosa, situándolos en el contexto de problemas comúnmente encontrados por economistas y científicos sociales, con un enfoque particular en la optimización con restricciones de igualdad.

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