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Explore l'apprentissage de la solution du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en abordant les problèmes numériques possibles.
Explore les inégalités de la matrice linéaire dans les systèmes de contrôle en réseau et analyse les bases et les performances des réseaux de contrôle.
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.
Introduit les bases de l'algèbre linéaire, du calcul et de l'optimisation dans les espaces euclidien, en mettant l'accent sur la puissance de l'optimisation en tant qu'outil de modélisation.
Explore la convexité de l'extension de Lovsz et la maximisation des fonctions sous-modulaires, en se concentrant sur l'extension des fonctions aux ensembles convexes et en prouvant leur convexité.
Explore l'optimisation de portefeuille robuste sur le plan de la distribution et compare différentes approches et méthodes d'estimation pour l'évaluation de portefeuille.
