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Explore des outils pour optimiser l'intégration de l'énergie et minimiser les pertes d'exercice dans les systèmes, en aidant à réduire les coûts énergétiques et à améliorer l'efficacité.
Explore la convexité de l'extension de Lovsz et la maximisation des fonctions sous-modulaires, en se concentrant sur l'extension des fonctions aux ensembles convexes et en prouvant leur convexité.
Présente les méthodes Quasi-Newton pour l'optimisation, expliquant leurs avantages par rapport aux approches traditionnelles comme Gradient Descent et Newton's Method.
Explore les problèmes d'optimisation convexe, les critères d'optimalité, les problèmes équivalents et les applications pratiques dans le transport et la robotique.
