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Optimisation non linéaire
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Optimisation quasi-newton
Couvre les méthodes de recherche de ligne de gradient et les techniques d'optimisation en mettant l'accent sur les conditions Wolfe et la définition positive.
Méthodes d'optimisation
Couvre les méthodes d'optimisation sans contraintes, y compris la recherche de gradient et de ligne dans le cas quadratique.
Contrôle optimal : Conditions KKT
Explore les conditions optimales de contrôle et de KKT pour une optimisation non linéaire avec des contraintes.
Méthodes d'optimisation : discussion théorique
Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.
Méthodes d'optimisation
Couvre l'optimisation sans contrainte et contrainte, le contrôle optimal, les réseaux neuronaux et les méthodes d'optimisation globales.
Optimisation sans contraintes : méthode de graduation
Couvre l'optimisation sans contraintes en utilisant la méthode de gradient pour trouver le minimum de la fonction.
Optimisation avec contraintes
Couvre l'optimisation avec des contraintes et le théorème de KKT.
Optimisation avec contraintes : conditions KKT
Couvre l'optimisation avec des contraintes utilisant les conditions KKT et l'inversibilité matricielle en analyse numérique.
Analyse numérique
Couvre des sujets d'analyse numérique avancés, y compris les réseaux neuronaux profonds et les méthodes d'optimisation.
Contrôle optimal: problèmes non contraints et contraints
Explore le contrôle optimal dans des problèmes sans contrainte et contraints, en soulignant l'importance de la parcimonie.