Concept
Couche physique
Séances de cours associées (208)
Méthodes numériques: runge-kutta
Couvre la méthode Runge-Kutta et ses variations, en discutant de la minimisation des erreurs et de la stabilité dans les systèmes non linéaires.
Optimisation avec contraintes : conditions KKT
Couvre l'optimisation avec des contraintes utilisant les conditions KKT et l'inversibilité matricielle en analyse numérique.
Optimisation quasi-newton
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.
Convergence de la méthode
Couvre la convergence de la méthode et l'importance d'adapter les pas de temps pour des approximations précises.
Optimisation non linéaire
Couvre la recherche en ligne, la méthode de Newton, BFGS et le gradient conjugué en optimisation non linéaire.
Méthodes d'optimisation
Couvre l'optimisation sans contrainte et contrainte, le contrôle optimal, les réseaux neuronaux et les méthodes d'optimisation globales.
Méthodes d'optimisation
Couvre les méthodes d'optimisation sans contraintes, y compris la recherche de gradient et de ligne dans le cas quadratique.
Optimisation avec contraintes
Couvre l'optimisation avec des contraintes et le théorème de KKT.
Contrôle optimal : Conditions KKT
Explore les conditions optimales de contrôle et de KKT pour une optimisation non linéaire avec des contraintes.
Analyse numérique
Couvre des sujets d'analyse numérique avancés, y compris les réseaux neuronaux profonds et les méthodes d'optimisation.