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Explore les bases de l'optimisation telles que les normes, la convexité et la différentiabilité, ainsi que les applications pratiques et les taux de convergence.
Explore les résultats élémentaires en optimisation convexe, y compris les coques affines, convexes et coniques, les cônes appropriés et les fonctions convexes.
Introduit l'optimisation convexe à travers des ensembles et des fonctions, couvrant les intersections, exemples, opérations, gradient, Hessian, et applications du monde réel.
Discute de l'interprétation des courbes de convergence dans l'optimisation, de l'identification des bogues en fonction des taux de convergence et de la compréhension des algorithmes d'optimisation.
Par Quoc Tran-Dinh explore les algorithmes accélérés pour les inclusions monotone, couvrant les modèles d'optimisation, les défis et les nouveaux algorithmes.
