Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Introduit des contraintes déclenchées par l'état pour la manipulation non préhensile et présente des performances améliorées grâce au contrôle de rétroaction.
Explore la transformation des voitures pare-chocs en voitures sans collision grâce à des algorithmes d'évitement des collisions et aux défis rencontrés lors de la mise en œuvre de fonctions de barrière ellipsoïde.
Couvre les bases de l'optimisation convexe, y compris les problèmes mathématiques, les minimiseurs et les concepts de solution, en mettant l'accent sur des méthodes efficaces et des applications pratiques.
Introduit l'optimisation convexe, couvrant les ensembles convexes, les concepts de solution et les méthodes numériques efficaces en optimisation mathématique.
Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, transformant les problèmes en formulations min-max et discutant de l'importance des solutions doubles.
Explore la somme des polynômes carrés et la programmation semi-définie dans l'optimisation polynomiale, permettant l'approximation des polynômes non convexes avec SDP convexe.
Couvre le sous-graphe le plus sparsest et le sous-graphe le plus Densest, en mettant l'accent sur les algorithmes de regroupement et d'approximation de corrélation.
