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Optimisation quasi-newton

Couvre les méthodes de recherche de ligne de gradient et les techniques d'optimisation en mettant l'accent sur les conditions Wolfe et la définition positive.

Méthodes d'optimisation

Couvre les méthodes d'optimisation sans contraintes, y compris la recherche de gradient et de ligne dans le cas quadratique.

Optimisation avec contraintes

Couvre l'optimisation avec des contraintes et le théorème de KKT.

Méthodes d'optimisation

Couvre l'optimisation sans contrainte et contrainte, le contrôle optimal, les réseaux neuronaux et les méthodes d'optimisation globales.

Contrôle optimal : Conditions KKT

Explore les conditions optimales de contrôle et de KKT pour une optimisation non linéaire avec des contraintes.

Analyse numérique

Couvre des sujets d'analyse numérique avancés, y compris les réseaux neuronaux profonds et les méthodes d'optimisation.

Théorème de la valeur intermédiaire

Couvre le théorème de valeur intermédiaire, continuité uniforme, fonctions Lipschitz, et les propriétés des fonctions continues.

L'approximation de Taylor: Analyse et applications

Couvre le théorème d'approximation de Taylor, la différenciation, le contrôle des erreurs et les expansions de fonction.

Intégration : Taylor Rapprochement & Fonctions Convex

Couvre l'approximation Taylor, les fonctions convexes et les propriétés intégrables.

Solutions aux questions QCM

Couvre les solutions aux questions à choix multiples liées aux fonctions et aux dérivés.