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Explore les compromis d'optimisation, la réduction de la variance, la dimension statistique et l'analyse de convergence dans les algorithmes d'optimisation.
Explore les méthodes de pénalité quadratique pour les problèmes d'optimisation non convexe-concave et introduit des algorithmes primal-dual avec des fonctions de pénalité.
Analyse les problèmes d'optimisation sans contrainte à l'aide de méthodes de descente de gradient et explore les taux de convergence et le comportement de l'algorithme.
Explore la préservation de la forme dans la déformation en utilisant l'énergie élastique et la modélisation à base de ressorts pour optimiser la stabilité de l'objet et l'intégrité de la forme.
Explore les programmes stochastiques en deux étapes, la reformulation des problèmes, la décomposition des plieurs, les points extrêmes et l'analyse de sensibilité.
