Relaxation convexe: théorèmes de type négatif

Méthodes d'optimisation: convergence et compromis

Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.

Problèmes d'optimisation : recherche des voies et affectation des portefeuilles

Couvre les problèmes d'optimisation dans la recherche de chemin et l'allocation de portefeuille.

Optimisation du double primaire: méthode extra-gradient

Explore la méthode Extra-Gradient pour l'optimisation Primal-dual, couvrant les problèmes non convexes, les taux de convergence et les performances pratiques.

Programmation linéaire : correspondance bipartite pondérée

Couvre la programmation linéaire, la correspondance bipartite pondérée et les problèmes de couverture de sommet en optimisation.

Primal-dual Optimization III: Méthodes de gradient lagrangien

Explore les méthodes d'optimisation primal-dual, en mettant l'accent sur les techniques de gradient lagrangien et leurs applications dans l'optimisation des données.