Fournit un aperçu des techniques d'optimisation linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes de résolution de problèmes et l'importance des contraintes et des fonctions objectives.
Explore la cohérence de la mémoire dans les systèmes multiprocesseurs, en discutant de la cohérence, des modèles de cohérence et des compromis entre les contraintes de commande et les performances.
Explore la méthode lagrangienne augmentée avec des contraintes d'égalité et d'inégalité dans l'optimisation, en soulignant l'importance des variables slack.
