<div dir="ltr">Dear SCIP experts,<div><br></div><div>I would like to accurately characterize SCIP's handling of convex MINLP for my thesis. The best reference I can find for how SCIP deals with convex MINLP is this 2012 ISMP talk (<a href="https://www.math.hu-berlin.de/~stefan/SCIP_ISMP12.pdf">https://www.math.hu-berlin.de/~stefan/SCIP_ISMP12.pdf</a>) by Stefan. Slide 9 states that if a composition of functions f(g(x)) is known to be convex or concave, then no auxiliary variables are added. (This is in contrast to the nonconvex case where z = g(x) will be introduced.) Is this statement still accurate?</div><div>If so, is it also the case that if a constraint is of the form f(x) + g(x) <= 0, and both f() and g() are heuristically detected to be convex, then no auxiliary variables are added?</div><div><br></div><div>Thanks!</div><div>Miles</div></div>