Concept
Optimisation convexe
Séances de cours associées (817)
Contrôle optimal: problèmes non contraints et contraints
Explore le contrôle optimal dans des problèmes sans contrainte et contraints, en soulignant l'importance de la parcimonie.
KKT et optimisation convexe
Couvre les conditions KKT et l'optimisation convexe, en discutant des qualifications de contraintes et des cônes tangents des ensembles convexes.
Optimisation convexe contrainte : Formulation Min-Max et Conjugaison Fenchel
Explore l'optimisation convexe contrainte avec la formulation min-max et la conjugaison Fenchel.
Simulation et optimisation : Processus de Poisson et nombres aléatoires
Explore les pièges de simulation, les nombres aléatoires, les distributions discrètes et continues, et l'intégration Monte-Carlo.
Legendre Transformez
Explore la transformation Legendre, la dualité dans l'analyse convexe et les problèmes d'optimisation.
KKT pour les problèmes convexes et CQ de Slater
Couvre les conditions KKT et l'état de Slater dans les problèmes d'optimisation convexes.
Bias implicites dans l'apprentissage automatique
Explore les biais implicites, la descente de gradient, la stabilité dans les algorithmes d'optimisation et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique.
Optimisation convexe: Algorithmes de gradient
Couvre les problèmes d'optimisation convexe et les algorithmes basés sur le gradient pour trouver le minimum global.
Problèmes d'optimisation de convex : théorie et applications
Explore les problèmes d'optimisation convexe, les critères d'optimalité, les problèmes équivalents et les applications pratiques dans le transport et la robotique.
Théorème des multiplicateurs Lagrange
Explore le théorème des multiplicateurs de Lagrange pour n>2, démontrant son application dans les problèmes d'optimisation avec contraintes.