Optimization and Stochastic Optimization

Description

Objectifs

At the end of this module, the student will have understood and be able to explain (main concepts):

-The theory aiming at caracterise local/global minimum of a real function with or without respect to constraints.

-The main first-order methods in optimisation.

-How to find a subdifferential of a convex function, and a subgradient.

-The worst-case complexity of an algorithm.

At the end of this module, the student should be able to:

-Model and solve an optimisation problem numerically with/without constraint.

Pré-requis

Linear algebra, Calculus, Unconstrained optimisation, Newton and Gauss-Newton algorithms.

Évaluation

L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs…

En bref

Crédits ECTS : 4.0

Nombre d’heures : 86.0

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