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Introduit des opérateurs proximaux et des méthodes de gradient conditionnel pour les problèmes convexes composites de minimisation dans l'optimisation des données.
Explore les techniques d'encodage et de décodage dans les systèmes de communication, en se concentrant sur les limites fondamentales et les calculs d'informations mutuelles.
Introduit des ensembles et des fonctions convexes, en discutant des minimiseurs, des conditions d'optimalité et des caractérisations, ainsi que des exemples et des inégalités clés.
Explore diverses approches de régularisation, y compris la quasi-norme L0 et la méthode Lasso, en discutant de la sélection des variables et des algorithmes efficaces pour l'optimisation.