Introduit les bases de l'optimisation, couvrant les normes, la convexité, la différentiabilité, et plus encore, en mettant l'accent sur les métriques, les normes vectorielles, les normes matricielles et la continuité.
Fournit un examen des concepts d'algèbre linéaire cruciaux pour l'optimisation convexe, couvrant des sujets tels que les normes vectorielles, les valeurs propres et les matrices semi-définies positives.
Couvre les bases de l'optimisation, y compris les métriques, les normes, la convexité, les gradients et la régression logistique, en mettant l'accent sur les forts taux de convexité et de convergence.
Couvre les concepts essentiels de l'algèbre linéaire pour l'optimisation convexe, y compris les normes vectorielles, la décomposition des valeurs propres et les propriétés matricielles.
Explore la sensibilité des solutions dans les méthodes numériques, y compris les systèmes linéaires et les normes matricielles, avec un exemple de débluring images.
Explore les inégalités de la matrice linéaire dans les systèmes de contrôle en réseau et analyse les bases et les performances des réseaux de contrôle.
Explore les cadres de factorisation des matrices RRQR, TCS, compromis, mesures de précision et bas grade, en mettant l'accent sur l'évitement des communications et les développements récents.
