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Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, transformant les problèmes en formulations min-max et discutant de l'importance des solutions doubles.
Explore les méthodes d'optimisation primal-dual, en mettant l'accent sur les techniques de gradient lagrangien et leurs applications dans l'optimisation des données.
Couvre la théorie de la stabilité de Lyapunov, les fonctions énergétiques, les matrices à définition positive et l'analyse de la stabilité du système à travers des exemples et des théorèmes.
