Double transformation : Formulation détendue

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Modélisation du système énergétique : indicateurs d’optimisation et de performance

Explore la modélisation des systèmes énergétiques à l'aide de techniques d'optimisation et d'indicateurs de performance.

Opérateurs proximaux : méthodes d'optimisation

Explore les opérateurs proximaux, les méthodes de sous-gradient et la minimisation des composites en optimisation.

Gradient Descent: Optimisation et contraintes

Discute de la descente en gradient pour l'optimisation avec des contraintes d'égalité et des critères itératifs de convergence.

Rôle du calcul dans l'optimisation

Explore le rôle du calcul dans l'optimisation, en se concentrant sur la descente de gradient pour les problèmes convexes et non convexes.

Optimisation des systèmes énergétiques

Explore la modélisation, l'optimisation et l'analyse des coûts des systèmes énergétiques pour des opérations efficaces.

Convex Relaxation dans l'optimisation

Explore les problèmes convexifiants non convexes par des techniques de relaxation, illustrés avec des exemples de reconstruction de variation totale.

Fonctions auto-concordantes

Explore les fonctions auto-concordantes, leurs propriétés, définitions, et l'optimisation dans les problèmes mathématiques.

Techniques d'optimisation : Convexity in Machine Learning

Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.

Méthodes d'optimisation

Couvre les méthodes d'optimisation, en se concentrant sur les méthodes de gradient et les techniques de recherche de ligne.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre l'optimisation avec des contraintes, en se concentrant sur les conditions de Karush-Kuhn-Tucker (KKT).