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Explore l'optimisation de la programmation linéaire avec des contraintes, l'algorithme de Dijkstra et les formulations LP pour trouver des solutions réalisables.
Explore la définition de solutions de conception, l'optimisation multidisciplinaire et les défis liés à l'optimisation de la conception des systèmes, y compris les racines et la motivation derrière l'optimisation de la conception multidisciplinaire.
Explore l'optimisation primaire-duelle, la conjugaison des fonctions, la dualité forte, et les méthodes de pénalité quadratique en mathématiques de données.
Couvre les optimisations logicielles pour améliorer les performances du programme en maximisant les succès de cache et en optimisant la distribution du travail.
Explore les mutations, la diversité génétique et le transfert horizontal de gènes, en mettant l'accent sur l'impact des erreurs lors de la réplication et de l'exposition aux mutagènes.
Explore la descente de gradient riemannienne, couvrant les expansions de Taylor, les conditions d'optimalité, les modèles d'algorithmes, la recherche de lignes et les points critiques.
Explore les dilemmes éthiques dans la recherche, y compris les droits de propriété, l'expérimentation animale, les sujets vulnérables et la recherche génétique.
