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Explore les problèmes d'optimisation convexe, les critères d'optimalité, les problèmes équivalents et les applications pratiques dans le transport et la robotique.
Explore la descente de gradient stochastique, couvrant les taux de convergence, l'accélération et les applications pratiques dans les problèmes d'optimisation.
Explore la somme des polynômes carrés et la programmation semi-définie dans l'optimisation polynomiale, permettant l'approximation des polynômes non convexes avec SDP convexe.
Couvre le débruitage et la reconstruction d'images en utilisant une minimisation totale des variations et discute des effets visuels des différentes forces de régularisation.
Introduit l'optimisation convexe, couvrant les ensembles convexes, les concepts de solution et les méthodes numériques efficaces en optimisation mathématique.
Explore la convexification des problèmes non convexes grâce à des astuces sur le noyau, à l'interprétation de la sensibilité et à la réduction de la dimensionnalité non linéaire.
