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Explore les méthodes d'optimisation primal-dual, les algorithmes, la convergence et les applications dans l'optimisation non convexe et la déconvolution d'image.
Explore l'apprentissage automatique en chimie, se concentrant sur l'optimisation de la réaction bayésienne et le transfert du fardeau expérimental des humains aux machines.
Explore le nettoyage de la matrice de covariance, les estimateurs optimaux et les méthodes invariantes en rotation pour l'optimisation du portefeuille.
Explore les techniques de réduction de la variance dans l'apprentissage profond, couvrant la descente en gradient, la descente en gradient stochastique, la méthode SVRG, et la comparaison des performances des algorithmes.
Explore des techniques d'optimisation telles que la descente de gradient, la recherche de lignes et la méthode de Newton pour une résolution efficace des problèmes.
Explore l'optimisation de portefeuille avec le risque carbone, les stratégies de réduction de l'intensité carbone, et les défis mondiaux de financement climatique.
Explore la somme des polynômes carrés et la programmation semi-définie dans l'optimisation polynomiale, permettant l'approximation des polynômes non convexes avec SDP convexe.
