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MATH-512: Optimization on manifolds

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Séances de ce cours (95)

Manopt : Optimisation sur les collecteurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit Manopt, une boîte à outils pour l'optimisation sur les manifolds, couvrant le gradient et les contrôles hessiens, les appels de solveur et la mise en cache manuelle.

Manopt: Boîte à outils d'optimisation pour les collecteurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit Manopt, une boîte à outils pour l'optimisation sur les collecteurs, en se concentrant sur la résolution des problèmes d'optimisation sur les collecteurs lisses à l'aide de la version Matlab.

Qu'est-ce qu'un (sous-)manifold Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente le concept d'un sous-ensemble dans un espace linéaire, le définissant comme un ensemble en douceur intégré dans l'espace.

Manifold à rang fixe: espaces tangents et fonctions de définition locale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les matrices à rang fixe en tant que sous-ensemble intégré, en se concentrant sur la construction de fonctions de définition locales et le calcul efficace des vecteurs tangents.

Embedded Submanifolds: Sous-groupes intégrés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les sous-groupes intégrés, les collecteurs Stiefel, les espaces tangents et les rangs différentiels.

Paquets tangents et champs vectoriels Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des cartes lisses, des champs vectoriels et des rétractions sur des variétés, soulignant l'importance de courbes variant en douceur.

Cartes fluides sur manifolds et différentiels Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des cartes lisses sur des manifolds, définissant des fonctions, des espaces tangents et des différentiels.

Gradients sur les sous-groupes riemanniens, cadres locaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des gradients sur les sous-groupes riemanniens et de la construction de cadres locaux.

Toutes les choses Riemannian: métriques, (sub)manifolds et gradients Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la définition de la rétraction, des sous-groupes ouverts, des fonctions de définition locales, des espaces tangents et des métriques riemanniennes.

Optimisation des manifolds : contexte et applications MOOC: Introduction à l'optimisation sur des manifolds lisses : méthodes du premier ordre

Introduit l'optimisation sur les collecteurs, couvrant les techniques classiques et modernes dans le domaine.

Contexte et applications: Applications simples MOOC: Introduction à l'optimisation sur des manifolds lisses : méthodes du premier ordre

Déplacez-vous dans l'optimisation sur les collecteurs, montrant des applications simples comme trouver les plus grandes valeurs propres et les valeurs singulières.

Champs vecteurs de rétractations et faisceaux tangents : faisceaux Tangent MOOC: Introduction à l'optimisation sur des manifolds lisses : méthodes du premier ordre

Couvre les rétractions, les faisceaux tangents et les sous-manifolds intégrés sur les collecteurs avec des preuves et des exemples.

Rétractions, champs vectoriels et faisceaux tangents : Rétractations et champs vectoriels MOOC: Introduction à l'optimisation sur des manifolds lisses : méthodes du premier ordre

Introduit des rétractions et des champs vectoriels sur les collecteurs, fournissant des exemples et discutant des propriétés de douceur et d'extension.

Métriques et gradients de Riemannian: Pourquoi et définition des collecteurs de Riemannian MOOC: Introduction à l'optimisation sur des manifolds lisses : méthodes du premier ordre

Couvre les métriques Riemanniennes, les gradients, les champs vectoriels et les produits intérieurs sur les collecteurs.

Métriques et gradients de Riemannian: Exemples et sous-manifolds de Riemannian MOOC: Introduction à l'optimisation sur des manifolds lisses : méthodes du premier ordre

Explore les métriques de Riemannian sur les collecteurs et le concept de sous-manifolds de Riemannian dans les espaces euclidiens.

Paramètres et gradients de Riemannian: gradients de Riemannian MOOC: Introduction à l'optimisation sur des manifolds lisses : méthodes du premier ordre

Explique les sous-manifolds, les métriques et les gradients de Riemann sur les collecteurs.

Métriques et gradients de Riemannian: gradients de calcul à partir d'extensions MOOC: Introduction à l'optimisation sur des manifolds lisses : méthodes du premier ordre

Explore les gradients de calcul sur les collecteurs Riemanniens à travers des extensions et des rétractions, mettant l'accent sur les projecteurs orthogonaux et les extensions lisses.

Taylor Expansions: Premier ordre MOOC: Introduction à l'optimisation sur des manifolds lisses : méthodes du premier ordre

Explore Taylor expansions de premier ordre dans l'optimisation sur les collecteurs.

Conditions d'optimisation: Premier ordre MOOC: Introduction à l'optimisation sur des manifolds lisses : méthodes du premier ordre

Couvre les conditions d'optimalité dans l'optimisation sur les collecteurs, en mettant l'accent sur les points minimums globaux et locaux.

Descente progressive MOOC: Introduction à l'optimisation sur des manifolds lisses : méthodes du premier ordre

Explore les méthodes de descente des gradients pour optimiser les fonctions sur les collecteurs, en mettant l'accent sur les petites garanties de gradient et la convergence globale.

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