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Programmation dynamique: Knapsack
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Séances de cours associées (52)
Expander Graphs : Propriétés et valeurs propres
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Explore les expandeurs, les graphes de Ramanujan, les valeurs propres, les matrices laplaciennes et les propriétés spectrales.
Introduction aux algorithmes
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Couvre le concept d'algorithmes, d'invariants de boucle et d'exemples de résolution de problèmes algorithmiques.
L'algorithme de Dijkstra: Tous les services
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Couvre l'algorithme de Dijkstra et son application au problème de chemin le plus court de toutes les paires.
Théorie des graphiques de base
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Introduit les bases de la théorie des graphes, la théorie de Ramsey et les concepts de coloration des graphes.
Convex Polyhedra et programmes linéaires
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Explore polyèdre convexe, programmes linéaires, et leur importance d'optimisation.
Programmation semi-définie
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Couvre la programmation et l'optimisation semi-définies sur des cônes semi-définis positifs.
Algorithmes d'optimisation
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Couvre les algorithmes d'optimisation, en se concentrant sur Proximal Gradient Descent et ses variations.
Programmation dynamique : Bellman-Ford et Dijkstra
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Explore la programmation dynamique avec Bellman-Ford, Dijkstra, les stratégies gourmandes et les problèmes de planification des activités.
Algorithme euclidien: Calcul GCD
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Couvre l'algorithme euclidien pour le calcul GCD et l'analyse de complexité algorithmique.
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.
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.
Réduction des écarts : stratégies et applications
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Discute des techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique, en se concentrant sur les stratégies d'allocation et les algorithmes de génération de répliques.
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