Optimisation

ICM 2026 - IMU Abacus Medal Lecture - Shayan Oveis Gharan

ICM 2026 – Conférence du lauréat de la médaille Abacus de l'IMU – Shayan Oveis Gharan

ICM 2026 Carl Friedrich Gauss Prize Lecture - Yurii Nesterov

Conférence du Prix Carl Friedrich Gauss de l'ICM 2026 - Yurii Nesterov

Stanford AA203 Optimal and Learning-Based Control | Spring 2026 | Lecture 2: Optimization Theory

Stanford AA203 Contrôle optimal et basé sur l'apprentissage | Printemps 2026 | Cours 2 : Théorie de l'optimisation

Tensor Networks for Constrained Combinatorial Optimization Javier Lopez Piqueres

Réseaux de tenseurs pour l'optimisation combinatoire contrainte Javier Lopez Piqueres

Astral Space: Convex Analysis at Infinity

Espace astral : analyse convexe à l'infini

Carlos Hernández

Alexandre d'Aspremont

"De Cauchy aux réseaux de neurones, la descente de gradient et ses variantes" par Simon Masnou

AI4OPT Seminar: Optimizing over trained neural network surrogates

Séminaire AI4OPT : Optimisation sur des substituts de réseaux de neurones entraînés

AI4OPT Seminar: Fast algorithms for large-scale optimization in renewable-rich power systems

Séminaire AI4OPT : Algorithmes rapides pour l'optimisation à grande échelle dans les systèmes électriques riches en énergies renouvelables

Boris Kramer - Robust Design Optimization - IPAM at UCLA

Boris Kramer - Robust Design Optimization - IPAM à UCLA

From the Ball-proximal (Broximal) Point Method to Efficient Training of LLM

De la méthode du point proximal de la sphère (point broximal) à l'entraînement efficace du LLM

Mr. Marco Cuturi | Optimal Transport in Data Sciences

Mr. Marco Cuturi | Transport Optimal en Sciences des Données

Gradient optimization methods: the benefits of instability

Méthodes d'optimisation par gradient : les avantages de l'instabilité

Eliad Tsfadia - Differentially Private Quasi-Concave Optimization (Eng)

Eliad Tsfadia - Optimisation quasi-concave à confidentialité différentielle

"Optimisation de forme et de topologie des structures : ancien et nouveau" par Grégoire Allaire

Talk by Ali Kavis (UT Austin)

Conférence par Ali Kavis (UT Austin)

6.8210 Spring 2024 Lecture 17: Mixed-discrete (combinatorial) and continuous optimization

6.8210 Printemps 2024 Cours 17 : Optimisation mixte discrète (combinatoire) et continue

Qiskit FalllFest CIC-IPN Mexico 2022- Combinatorial optimisation through OpenQAOA

Qiskit FallFest CIC-IPN Mexique 2022- Optimisation combinatoire via OpenQAOA

Introduction to Quadratic Programming

Introduction à la programmation quadratique

Semidefinite relaxation problems || @ CMU || Recitation 10 of CS Theory Toolkit

Problèmes de relaxation semi-définie || @ CMU || Séance 10 du CS Theory Toolkit

Linear Programming problems, and Convex Programming || @ CMU || Recitation 9 of CS Theory Toolkit

Problèmes de programmation linéaire et programmation convexe || @ CMU || Récitation 9 de CS Theory Toolkit

Review of Optimization: MIT 6.832 Underactuated Robotics (Spring 2022)

Revue de l'optimisation : MIT 6.832 Robotique sous-actionnée (printemps 2022)

A general numerical optimization pattern/algorithm

Un modèle/algorithme général d'optimisation numérique

optimization - quadratic form

optimisation - forme quadratique

Solving the Max-Cut SDP || @ CMU || Lecture 19c of CS Theory Toolkit

Résoudre le SDP Max-Cut || @ CMU || Cours 19c du CS Theory Toolkit

6.832 Lecture 08 clip1 (convex optimization)

6.832 Cours 08 clip1 (optimisation convexe)

6.832 Lecture 08 clip 3 (SOS programming)

6.832 Conférence 08 clip 3 (programmation SOS)