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Méthodes d'optimisation

Couvre la méthode locale de Newton en Python en utilisant NumPy pour l'optimisation.

Absorbeurs électroacoustiques : Évaluation du rendement et conclusions

Explore l'évaluation des performances et les conclusions des absorbeurs électroacoustiques dans l'égalisation et l'optimisation modale de la pièce.

Stérotomie: Mono Panel

Explore la conception géométrique et la préparation d'usinage d'un panneau mono.

Inégalités ou contraintes d’égalité

Couvre les contraintes d'inégalité ou d'égalité et les conditions d'optimalité nécessaires dans les problèmes d'optimisation.

Laboratoire de Calcul Géométrique : Inverse Design Optimization

Explore l'optimisation de la conception inverse dans l'informatique géométrique, couvrant des sujets tels que les structures déployables, la conception sensible aux matériaux et les matériaux programmés.

Spark DataFrames : bases et optimisation

Couvre les bases de Spark DataFrames, leurs avantages, la comparaison des performances avec les RDD et les démonstrations pratiques.

Méthodes d'optimisation

Couvre les méthodes d'optimisation, en se concentrant sur les méthodes de gradient et les techniques de recherche de ligne.

Retiming basé sur la relaxation

Couvre le retiming basé sur la relaxation pour optimiser le temps de cycle en raccourcissant les chemins avec des retards excessifs.

Optimisation et simulation

Couvre les techniques d'optimisation et de simulation pour dessiner à partir de distributions multivariées et traiter des corrélations.

Programmation semi-définie

Couvre la programmation et l'optimisation semi-définies sur des cônes semi-définis positifs.