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Couvre les principes fondamentaux de la théorie du contrôle optimal, en se concentrant sur la définition des OCP, l'existence de solutions, les critères de performance, les contraintes physiques et le principe d'optimalité.
Couvre les problèmes de contrôle optimal en se concentrant sur les conditions nécessaires, l'existence de contrôles optimaux et les solutions numériques.
Couvre les espaces normés, les espaces doubles, les espaces de Banach, les espaces de Hilbert, la convergence faible et forte, les espaces réflexifs et le théorème de Hahn-Banach.
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.
Explore les processus stochastiques contrôlés, en se concentrant sur l'analyse, le comportement et l'optimisation, en utilisant la programmation dynamique pour résoudre les problèmes du monde réel.
