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.
Couvre les méthodes d'optimisation sans contraintes, y compris la recherche de gradient et de ligne dans le cas quadratique.
Couvre la méthode Runge-Kutta et ses variations, en discutant de la minimisation des erreurs et de la stabilité dans les systèmes non linéaires.
Couvre l'optimisation sans contrainte et contrainte, le contrôle optimal, les réseaux neuronaux et les méthodes d'optimisation globales.
Couvre l'analyse des fermes, la définition des positions des nœuds, des matrices de connectivité et des matrices de rigidité.
Couvre la méthode Runge Kutta et son application aux réseaux de contrôle et de neurones optimaux.
Couvre des sujets d'analyse numérique avancés, y compris les réseaux neuronaux profonds et les méthodes d'optimisation.
