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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 les méthodes de dégradé de politique sur plusieurs étapes temporelles, en mettant l'accent sur la mise à jour des paramètres de politique pour maximiser les récompenses.
Explore les contraintes multi-points dans l'analyse structurelle non linéaire, couvrant des méthodes telles que Master-Slave Elimination et des exemples numériques de petits cadres avec des contraintes imposées.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
Explique le processus de recherche d'une solution réalisable de base initiale pour les problèmes d'optimisation linéaire à l'aide de l'algorithme Simplex.
Explore la méthode Extra-Gradient pour l'optimisation Primal-dual, couvrant les problèmes non convexes, les taux de convergence et les performances pratiques.
