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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.
Discute des techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique, en se concentrant sur les stratégies d'allocation et les algorithmes de génération de répliques.
Explore les systèmes de contrôle moteur, couvrant les algorithmes, l'intégration de capteurs et les applications pratiques en robotique et en automatisation.
