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Introduit l'optimisation convexe, couvrant les ensembles convexes, les concepts de solution et les méthodes numériques efficaces en optimisation mathématique.
Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, transformant les problèmes en formulations min-max et discutant de l'importance des solutions doubles.
Explore l'analyse de stabilité pour les systèmes linéaires variables dans le temps et commutés en utilisant la théorie de Lyapunov et les inégalités matricielles linéaires.
Introduit des machines vectorielles de support, couvrant la perte de charnière, la séparation hyperplane et la classification non linéaire à l'aide de noyaux.
Explore l'optimisation des opérations de jointure dans les systèmes distribués, la correction de l'asymétrie et l'introduction de l'algorithme 1-Bucket-Theta.
