Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore l'optimisation Conjugate Gradient, couvrant les cas quadratiques et non linéaires, les conditions Wolfe, BFGS, les algorithmes CG et la symétrie matricielle.
Couvre les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires déquations et discute des propriétés de convergence des méthodes comme la méthode de Richardson.
Explore le consensus dans les systèmes de contrôle en réseau, couvrant les propriétés de convergence, la normalisation des vecteurs propres et le taux de convergence.
Explore l'optimalité des taux de convergence dans l'optimisation convexe, en mettant l'accent sur la descente accélérée des gradients et les méthodes d'adaptation.
