Techniques d'optimisation: fonctions de descente de gradient et convexes
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Explore l'optimisation convexe, en soulignant l'importance de minimiser les fonctions dans un ensemble convexe et l'importance des processus continus dans l'étude des taux de convergence.
Couvre le calcul intégral multivariable, y compris les cuboïdes rectangulaires, les subdivisions, les sommes du Douboux, le théorème de Fubini et l'intégration sur des ensembles délimités.
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.
