Plonge dans la malédiction de la dimensionnalité en optimisation discrète, mettant en évidence les défis de la croissance exponentielle du temps de calcul avec la taille du problème.
Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.
Explore la formulation et la complexité des machines vectorielles de soutien, y compris les formes primaires et doubles, l'interprétation géométrique et les implications algorithmiques.
Couvre le concept de couverture pour les programmes linéaires et la méthode simplex, en se concentrant sur la réduction des coûts et la recherche de solutions optimales.
Explore la rupture des relations d'échelle linéaires dans la catalyse à travers des stratégies telles que le contrôle des ensembles, l'utilisation de ligands et l'introduction de complexités pour améliorer les performances.
