Séance de cours
Optimisation du convex
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Optimisation du convex
Introduit les principes fondamentaux de l'optimisation convexe, en soulignant l'importance des fonctions convexes dans la simplification du processus de minimisation.
Fonctions de convex
Couvre les propriétés et les opérations des fonctions convexes.
Transport optimal : théorème de Rockafellar
Explore le théorème de Rockafellar dans un transport optimal, en se concentrant sur la monotonicité c-cyclique et les fonctions convexes.
Optimisation convexe: descente de gradient
Explore la dimension VC, la descente de gradient, les ensembles convexes et les fonctions Lipschitz en optimisation convexe.
Formes harmoniques et surfaces de Riemann
Explore les formes harmoniques sur les surfaces de Riemann, couvrant l'unicité des solutions et l'identité bilinéaire de Riemann.
Formes harmoniques : théorème principal
Explore les formes harmoniques sur les surfaces de Riemann et l'unicité des solutions aux équations harmoniques.
Optimisation convexe : Débit de gradient
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.
Programmation linéaire : correspondance bipartite pondérée
Couvre la programmation linéaire, la correspondance bipartite pondérée et les problèmes de couverture de sommet en optimisation.
Algorithmes d'approximation
Couvre les algorithmes d'approximation pour les problèmes d'optimisation, la relaxation LP et les techniques d'arrondi aléatoire.
Convexité géodésique : théorie et applications
Explore la convexité géodésique dans les espaces métriques et ses applications, en discutant des propriétés et de la stabilité des inégalités.