Optimisation : Problèmes classiques

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Séances de cours associées (29)

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Algorithmes Greedy & Matroids

Introduit des algorithmes et des matroids gourmands, soulignant leur efficacité dans la résolution de problèmes d'optimisation.

Bases de la programmation linéaire

Couvre les bases de la programmation linéaire, définissant les coins, les points extrêmes et les solutions réalisables dans les polyèdres.

Subquadratic Attention Mechanisms: State Space Models Vue d'ensemble

Couvre les mécanismes d'attention subquadratiques et les modèles d'espace d'état, en se concentrant sur leurs fondements théoriques et leurs implémentations pratiques dans l'apprentissage automatique.

Algorithme de Simplex : Tableau

Couvre l'idée principale derrière l'algorithme Simplex et explique la méthode Tableau pour résoudre les problèmes de programmation linéaire.

Programmation dynamique : Découpe de tiges et multiplication de chaînes matricielles

Couvre les techniques de programmation dynamique pour résoudre les problèmes de coupe de tige et de multiplication de chaîne matricielle.

Programmation linéaire : correspondance bipartite pondérée

Couvre la programmation linéaire, la correspondance bipartite pondérée et les problèmes de couverture de sommet en optimisation.

Classes de complexité: P et NP

Explore les classes de complexité P et NP, en mettant en évidence les problèmes solvables et vérifiables, y compris les défis complets du NP.

Simplex Algorithme: Bases

Introduit l'algorithme Simplex pour résoudre les problèmes de flux et gérer les cycles de coûts négatifs.

Arbres d'éclaboussure minimum: Algorithme de Prim

Explore l'algorithme de Prim pour les arbres à portée minimale et introduit le problème Traveling Salesman.