Transport optimal : théorie et applications

Séances de cours associées (31)

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Explique comment l'entropie mesure l'incertitude dans un système en fonction des résultats possibles.

Explore la formulation variationnelle pour mesurer le contenu de l'information et la divergence entre les distributions de probabilité.

Discute de l'entropie conditionnelle et de son rôle dans la théorie de l'information et la compression des données.

Explore les ensembles convexes, leurs propriétés et leurs applications en optimisation.

Explore les limites de queue, les limites d'information et les fuites maximales dans le contexte d'une erreur de généralisation.

Explore la théorie du transport optimal en mettant l'accent sur les équations de la chaleur et la distance de Wasserstein.

Explore les concepts d'infimum, de supreme et de valeur absolue avec des exemples et des preuves.

Explore la théorie du transport optimal, en se concentrant sur les fonctions de Lipschitz et l'unicité des solutions.

Explore les multiplicateurs de Lagrange, les théorèmes minimax et les sous-ensembles convexes dans la théorie du transport optimal.

Explore les groupes de Coxeter, la longueur des mots, les réflexions simples et les éléments uniques.