Explore les méthodes d'optimisation primal-dual, les algorithmes, la convergence et les applications dans l'optimisation non convexe et la déconvolution d'image.
Explore la minimisation non lisse, la détection compressive, la récupération de signal clairsemée et les représentations simples à l'aide d'ensembles atomiques et d'atomes.
Explore les modèles de signaux concis, la détection compressive, la parcimonie, les normes atomiques et la minimisation non lisse en utilisant la descente de sous-gradient.
