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Séances de cours associées (55)
Programmation linéaire: Résoudre les LP
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Couvre le processus de résolution des programmes linéaires (LP) à l'aide de la méthode simplex.
Actionnement et rétraction des feuilles
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Discute d'un projet de baccalauréat sur l'actionnement et la rétraction des foils pour un nouveau bateau.
Optimisation : problèmes de volume
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Explore les problèmes de volume contraint en utilisant les multiplicateurs de Lagrange pour trouver des extrema sous contraintes dans divers exemples.
Théorème des multiplicateurs Lagrange
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Couvre le Lagrange Multipliers Theorem et ses applications dans la recherche d'extrema.
Principes d'optimisation
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Couvre les principes d'optimisation, y compris l'optimisation linéaire, les réseaux et les exemples de recherche concrets dans le transport.
Programmes d'optimisation : Fonctions de coûts linéaires par pièce
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Couvre la formulation de programmes d'optimisation pour minimiser les fonctions de coûts linéaires à la pièce.
Programmation dynamique: combien de façons de faire le changement
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Démontrer une programmation dynamique pour trouver le nombre de façons de faire le changement en utilisant différentes dénominations de pièces.
Contraintes liées à l’égalité et aux inégalités : conditions d’optimisation
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Couvre les conditions d'optimalité nécessaires à l'optimisation avec des contraintes et discute des cônes et des ensembles polaires.
Conception et optimisation des procédures d'intégration dans le bateau SP80
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Se concentre sur la conception et l'optimisation des procédures d'intégration pour le bateau SP80.
Convergence et optimisation approximatives
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Explore la convergence approximative, les théorèmes d'optimisation et la descente en miroir dans les algorithmes mathématiques.
Écosystème Spark: Choix architecturaux
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Explore les choix architecturaux de l'écosystème Spark, y compris les RDD et la tolérance aux pannes.
Révéler les secrets de l'art de la pagaie: lame et visualisation
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Explore la mécanique des phénomènes fluides dans le mouvement de la pagaie et visualise une instabilité Kelvin-Helmholtz.
Conception mécanique appliquée: conception détaillée
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Explore le processus de conception de détail en génie mécanique, du concept à la conception finale.
Proximal Gradient Descent: Techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique
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Discute de la descente du gradient proximal et de ses applications dans l'optimisation des algorithmes d'apprentissage automatique.
Demande de priorité purement fonctionnelle
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S'oriente vers l'optimisation des files d'attente prioritaires purement fonctionnelles, l'exploration des files d'attente binomiales et biaisées, des racines mondiales et des implémentations pratiques.
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