Concept
Fonction régulière non analytique
Séances de cours associées (119)
Critères de monotonie dans les fonctions différenciables
Explore les critères de monotonie, la règle de L'Hopital et la continuité de Lipschitz dans les fonctions différentiables et les réseaux neuronaux profonds.
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.
Sets et fonctions lisses: Graphiques et atlasMOOC: Introduction to optimization on smooth manifolds: first order methods
Explore les fonctions lisses, les graphiques n-dimensionnels, la compatibilité, et les atlas pour les collecteurs.
Opérations sur les distributions et les propriétés de transformation de Fourier
Explore les nouvelles opérations sur les distributions tempérées et leur compatibilité avec les fonctions.
Série Laurent : Singularités et Convergence
Explore les séries, les singularités, la convergence, les résidus et les fonctions analytiques de Laurent avec des exemples pratiques et des calculs.
Analyse IV: Convergence et approximation dans l'espace L2
Explore la convergence et l'approximation dans l'espace L2, en soulignant les limites des fonctions continues et l'importance des ensembles fermés.
Dérivés directionnels et plans tangents
Explore les dérivées directionnelles, les plans tangents et la différentiabilité des fonctions dans le calcul multivariable.
Sous-gradants et fonctions convexes
Explore les sous-gradients dans les fonctions convexes, mettant l'accent sur les scénarios et les propriétés des subdifférentiels non dissociables mais convexes.
Optimisation sur les collecteurs
Couvre l'optimisation sur les collecteurs, en se concentrant sur les collecteurs et les fonctions lisses, et le processus de descente de gradient.
Métriques et gradients de Riemannian: Pourquoi et définition des collecteurs de RiemannianMOOC: Introduction to optimization on smooth manifolds: first order methods
Couvre les métriques Riemanniennes, les gradients, les champs vectoriels et les produits intérieurs sur les collecteurs.