Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.
Plonge dans le rôle de la chimie computationnelle dans l'amélioration de la métathèse oléfinique, en mettant l'accent sur le pouvoir prédictif de la théorie et les contributions lauréates du prix Nobel de Chauvin, Grubbs et Schrock.
Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, détaillant leur application et leur importance dans la résolution des problèmes contraints.
