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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.

Physique expérimentale: Mesure et précision

Couvre les techniques de mesure, la précision, les erreurs systématiques et leur impact sur les résultats expérimentaux.

Optimisation avec contraintes

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

Kinématique: Abscisse curviligne

Couvre l'abscisse curviligne en cinématique, en discutant de la direction positive et de la comparaison de la durée.

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.

Réseaux neuronaux profonds : optimisation et approximation

Explore l'optimisation et l'approximation dans les réseaux neuronaux profonds, y compris le contrôle optimal et les expériences numériques.

La cinématique dans une dimension

Couvre la cinématique unidimensionnelle, y compris la vitesse, l'accélération et les cas spéciaux de mouvement.

Analyse numérique

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