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Explore les inégalités de la matrice linéaire dans les systèmes de contrôle en réseau et analyse les bases et les performances des réseaux de contrôle.
Explore la descente de gradient riemannienne, couvrant les expansions de Taylor, les conditions d'optimalité, les modèles d'algorithmes, la recherche de lignes et les points critiques.
Introduit CALIPSO, un résolveur pour l'optimisation de trajectoire avec des contraintes dans la robotique, des méthodes de mise en valeur et des exemples.
Couvre les méthodes primal-dual pour la minimisation composite, les algorithmes stochastiques, les problèmes non convexes et les techniques de pénalité quadratique.
Couvre le problème Optimal Power Flow dans les systèmes électriques, en se concentrant sur les contraintes et les méthodes de relaxation pour résoudre efficacement le QCQP non convexe.
Fournit un aperçu des techniques d'optimisation, en se concentrant sur la descente de gradient et les propriétés des fonctions convexes dans l'apprentissage automatique.
