Méthodes d'optimisation

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Méthode de l'élément fini

Couvre la méthode de l'élément Finite, en discutant de la dérivation de l'équation du mouvement et en explorant les matrices de masse et de rigidité.

Turbulence : Simulation numérique de flux

Explore les caractéristiques de la turbulence, les méthodes de simulation et les défis de modélisation, fournissant des lignes directrices pour le choix et la validation des modèles de turbulence.

Méthode Newton : Convergence et soins quadratiques

Couvre la méthode de Newton et ses propriétés de convergence près du point optimal.

Convexité et convergence fortes

Explore le rôle de la convexité forte dans les taux de convergence plus rapides pour les algorithmes d'optimisation.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre l'optimisation avec des contraintes utilisant les conditions KKT et l'inversibilité matricielle en analyse numérique.

Descente au gradient : principes et applications

Couvre la descente de gradient, ses principes, ses applications et ses taux de convergence en optimisation pour l'apprentissage automatique.

Descente de gradient: Lipschitz Continuity

Explore la continuité de Lipschitz dans l'optimisation de descente de gradient et ses implications sur l'optimisation de fonction.

Méthodes stabilisées explicites : applications aux problèmes inverses bayésiens

Explore explicitement les méthodes de Runge-Kutta stabilisées et leur application aux problèmes inverses bayésiens, couvrant l'optimisation, l'échantillonnage et les expériences numériques.

Méthodes numériques: runge-kutta

Couvre la méthode Runge-Kutta et ses variations, en discutant de la minimisation des erreurs et de la stabilité dans les systèmes non linéaires.

Descente proximale et sous-gradiente : techniques d’optimisation

Discute des méthodes de descente proximale et sous-gradiente pour l'optimisation dans l'apprentissage automatique.