Séance de cours
Dualité lagrangienne : Optimisation convexe
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Tutoriel d'optimisation convexe : Conditions KKT
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.
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.
Le paysage d'optimisation de Convex caché des réseaux neuronaux profonds
Explore le paysage d'optimisation convexe caché des réseaux neuronaux profonds, montrant la transition des modèles non convexes aux modèles convexes.
Méthodes d'optimisation : discussion théorique
Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.
Optimisation avec contraintes : conditions KKT
Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, essentielles pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.
KKT et optimisation convexe
Couvre les conditions KKT et l'optimisation convexe, en discutant des qualifications de contraintes et des cônes tangents des ensembles convexes.
Programmation non linéaire: Partie I
Couvre les bases de la programmation non linéaire et ses applications dans le contrôle optimal, en explorant des techniques, des exemples, des définitions d'optimalité et les conditions nécessaires.
La dualité lagrangienne : théorie et applications
Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, en discutant de la dualité forte, des solutions duales et des applications pratiques dans les programmes de cônes de second ordre.
Optimisation convexe : Inégalités généralisées
Explore les problèmes d'inégalités généralisées dans l'optimisation convexe et l'équivalence entre SOCP et SDP.
Optimisation des systèmes énergétiques
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