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Explore les compromis d'optimisation, la réduction de la variance, la dimension statistique et l'analyse de convergence dans les algorithmes d'optimisation.
Couvre les méthodes directes pour trouver des minimiseurs dans l'équation de Poisson, en soulignant l'importance de la convexité et des conditions aux limites.
Explore le lemme de Farkas, la séparation hyperplane, la combinatoire et son application dans la théorie des jeux, en se concentrant sur les stratégies de penalty kick.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les cônes doubles, les propriétés, les inégalités généralisées et les conditions d'optimisation.
Introduit l'optimisation convexe, couvrant les ensembles convexes, les concepts de solution et les méthodes numériques efficaces en optimisation mathématique.
