Explore la dualité conjuguée dans l'optimisation convexe, couvrant les hyperplans faibles et soutenants, les sous-gradients, l'écart de dualité et les conditions de dualité fortes.
Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
