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Explore la méthode de Newton pour optimiser les fonctions sur les collecteurs à l'aide d'informations de deuxième ordre et discute de ses inconvénients et de ses corrections.
Explore la théorie et les applications de l'optimisation convexe, couvrant des sujets tels que la fonction log-déterminante, les transformations affines et l'entropie relative.
Couvre les méthodes directes pour trouver des minimiseurs dans l'équation de Poisson, en soulignant l'importance de la convexité et des conditions aux limites.
Explore la règle de la chaîne pour les compositions de fonctions différentielles dans des dimensions plus élevées, en mettant l'accent sur les gradients et les changements directionnels.
