Explore la conservation de l'énergie dans les systèmes hamiltoniens, l'intégration numérique, les choix de pas temporels et les algorithmes de contraintes dans les simulations de dynamique moléculaire.
Explore les méthodes de gradient adaptatif comme AdaGrad, AcceleGrad et UniXGrad, en se concentrant sur leurs taux d'adaptation et de convergence locaux.
Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, détaillant leur application et leur importance dans la résolution des problèmes contraints.
Fournit un aperçu des techniques d'optimisation linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes de résolution de problèmes et l'importance des contraintes et des fonctions objectives.
Explore la cohérence de la mémoire dans les systèmes multiprocesseurs, en discutant de la cohérence, des modèles de cohérence et des compromis entre les contraintes de commande et les performances.
Explore la méthode lagrangienne augmentée avec des contraintes d'égalité et d'inégalité dans l'optimisation, en soulignant l'importance des variables slack.
