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Explore les méthodes de descente de gradient pour les problèmes convexes lisses et non convexes, couvrant les stratégies itératives, les taux de convergence et les défis d'optimisation.
Introduit des opérateurs proximaux, des méthodes de gradient et une optimisation contrainte, explorant leur convergence et leurs applications pratiques.
Explore la dynamique hamiltonienne sur les polytopes convexes, couvrant les capacités symlectiques, la capacité EHZ et les maximisateurs de ratio systolique.
Discute de l'interprétation des courbes de convergence dans l'optimisation, de l'identification des bogues en fonction des taux de convergence et de la compréhension des algorithmes d'optimisation.
Explore le transport optimal et les flux de gradient dans Rd, en mettant l'accent sur la convergence et le rôle des théorèmes de Lipschitz et Picard-Lindelf.
