Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
Explore l'histoire, la théorie et les applications du transport optimal dans différents domaines, montrant son importance dans la résolution de problèmes mathématiques complexes.
Explore la méthode Extra-Gradient pour l'optimisation Primal-dual, couvrant les problèmes non convexes, les taux de convergence et les performances pratiques.
Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
Démontre que les élèves utilisent Aseba Studio pour apprendre les bases de la programmation et de la pensée computationnelle à travers des activités liées aux mathématiques.
