Séance de cours
Réconciliation des données et identification des paramètres
Séances de cours associées (36)
Stérotomie: Mono Panel
Explore la conception géométrique et la préparation d'usinage d'un panneau mono.
Algorithmes d'approximation
Couvre les algorithmes d'approximation pour les problèmes d'optimisation, la relaxation LP et les techniques d'arrondi aléatoire.
Inégalités ou contraintes d’égalité
Couvre les contraintes d'inégalité ou d'égalité et les conditions d'optimalité nécessaires dans les problèmes d'optimisation.
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.
Définir la couverture : Integrality Gap
Explore le concept d'écart d'intégralité dans les algorithmes de couverture et de pondérations multiplicatives.
Spark DataFrames : bases et optimisation
Couvre les bases de Spark DataFrames, leurs avantages, la comparaison des performances avec les RDD et les démonstrations pratiques.
Réconciliation des données : étude de cas
Discute de la correction des erreurs dans les mesures par le biais d'expressions mathématiques et de techniques d'optimisation.
Propriétés thermodynamiques : équations et modèles
Explique les propriétés thermodynamiques, les équations d'état et les règles de mélange pour la modélisation des systèmes énergétiques.
Matrice de densité: mélanges statistiques
Couvre le concept de matrice de densité et de mélanges statistiques dans la mécanique quantique, expliquant comment mesurer les observables et calculer les moyennes.
Réconciliation des données et identification des paramètres par FM
Explore l'analyse des mesures, la réconciliation des données et l'identification des paramètres dans les systèmes énergétiques, en soulignant l'importance de mesures et d'optimisations correctes.