Transport optimal: fractionnement vers l'avant-arrière

Cette séance de cours introduit un nouvel algorithme de division vers l'avant-arrière pour résoudre les problèmes de transport optimaux régularisés, avec des applications dans l'adaptation de domaine et les modèles générateurs. L'algorithme montre des améliorations significatives de vitesse et de performance par rapport aux méthodes existantes. La séance de cours porte sur la formulation de problèmes de transport optimaux, le concept de transport optimum régularisé et l'utilisation d'opérateurs de proximité et d'algorithmes proximaux. Il traite également des problèmes d'optimisation limitée et de l'optimisation convexe non-smooth. L'algorithme proposé est appliqué à l'adaptation continue du domaine, montrant les résultats expérimentaux sur différents ensembles de données. La séance de cours se termine par une comparaison entre l'algorithme proposé et les méthodes existantes, mettant en évidence son efficacité.