Concept
American Mathematical Society
Séances de cours associées (13)
Opérateurs proximaux : méthodes d'optimisation
Explore les opérateurs proximaux, les méthodes de sous-gradient et la minimisation des composites en optimisation.
Méthodes d'optimisation: convergence et compromis
Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
Lattices quadratiques: Propriétés et Equidistribution
Couvre les réseaux quadratiques non dégénérés, la représentativité locale, l'équidistribution et le théorème de Siegel.
Lattices quadratiques intégrales: Propriétés et Adèles
Couvre les réseaux et adèles quadratiques intégrales non dégénérés, y compris leurs propriétés et leurs définitions.
Optimisation des taux de convergence : Descente de gradient accélérée/stochastique
Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
Gradient Descent Methods: Théorie et calcul
Explore les méthodes de descente de gradient pour les problèmes convexes lisses et non convexes, couvrant les stratégies itératives, les taux de convergence et les défis d'optimisation.
Représentations intégrales: Lattices quadratiques et principe de Hasse
Explore les représentations intégrales, les réseaux quadratiques et le principe de Hasse.
Treillis quadratiques et classes de genre
Explore le principe intégral de la Hasse, les réseaux isométriques locaux et les anneaux adèles.
Formes et symétries quadratiques
Explore les formes quadratiques, les symétries, les représentations et les sommes orthogonales en mathématiques.
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.