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Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les cônes doubles, les propriétés, les inégalités généralisées et les conditions d'optimisation.
Introduit la conjugaison Fenchel, explorant ses propriétés, exemples et applications dans les problèmes d'optimisation non lisses et les formulations minimax.
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 techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité, les algorithmes et leurs applications pour assurer une convergence efficace vers les minima mondiaux.
Explore l'inégalité isopérimétrique et son application dans un transport optimal, en discutant des propriétés des cartes optimales et des cas de qualité.
Couvre la modélisation et l'optimisation des systèmes énergétiques, en se concentrant sur la résolution de problèmes d'optimisation avec des contraintes et des variables.
