Méthodes de pénalité quadratiques: concepts et algorithmes
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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 les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
Explore la méthode Extra-Gradient pour l'optimisation Primal-dual, couvrant les problèmes non convexes, les taux de convergence et les performances pratiques.
Couvre les options de brainstorming pour les changements de fonctionnement intelligents, la récupération de chaleur, et les performances du panneau PV.
Explore l'optimisation primaire-duelle, la conjugaison des fonctions, la dualité forte, et les méthodes de pénalité quadratique en mathématiques de données.
