Couvre les bases d'optimisation, y compris l'optimisation sans contrainte et les méthodes de descente de gradient pour trouver des solutions optimales.
Explore des outils pour optimiser l'intégration de l'énergie et minimiser les pertes d'exercice dans les systèmes, en aidant à réduire les coûts énergétiques et à améliorer l'efficacité.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les cônes doubles, les propriétés, les inégalités généralisées et les conditions d'optimisation.