Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.
L'analyse de sensibilité basée sur les variations pour les systèmes stochastiques couvre l'impact des paramètres d'incertitude et des indices de sensibilité dans les modèles stochastiques.
Explore l'exactitude de l'algorithme, l'analyse de la complexité dans le pire des cas et la comparaison de l'efficacité en fonction de la taille des entrées.
Explique la notation Big-O pour l'analyse de la complexité de l'algorithme à travers des exemples polynomiaux et l'identification du taux de croissance.
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Couvre la mise en œuvre et la manipulation de tableaux dynamiques en C++ à l'aide de vecteurs, en se concentrant sur leurs caractéristiques et leurs implications en termes de performances.
Explore la méthode Extra-Gradient pour l'optimisation Primal-dual, couvrant les problèmes non convexes, les taux de convergence et les performances pratiques.