Documents dont le directeur de recherche est "Orban, Dominique"

A

Arreckx, S. (2016). Méthodes sans factorisation pour l'optimisation non linéaire [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

C

Cacciola, M. (2023). Operations Research Techniques for Neural Network Compression [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Accès restreint

Coulibaly, Z. (2012). Traitement de la dégénérescence en optimisation non linéaire [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

Curatolo, P.-R. (2008). Méthodes de pénalisation pour l'optimisation de structures [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

D

Dahito, M.-A. (2018). La méthode des résidus conjugués pour calculer les directions en optimisation continue [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

Demeester, K. (2017). Méthodes numériques appliquées à la programmation dynamique stochastique pour la gestion d'un système hydroélectrique [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

Dehghani, M. (2013). A Regularized Interior-Point Method for Constrained Linear Least Squares [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

Dang, C. K. (2012). Optimization of algorithms with the opal framework [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

F

Fidahoussen, C. A. (2008). Méthodes itératives pour la résolution par éléments finis d'écoulements à surfaces libres [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

K

Kenens, A. (2022). Algorithmes de moindres carrés non linéaires en précision mixte avec applications aux problèmes d'ajustement de faisceaux [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible

L

Leconte, G. (2024). Méthodes de région de confiance pour l'optimisation non lisse [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Accès restreint

Lotfi, S. (2020). Stochastic First and Second Order Optimization Methods for Machine Learning [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible

Lakhmiri, D. (2016). Un environnement pour l'optimisation sans dérivées [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

M

Montoison, A. (2023). Méthodes de Krylov pour l'algèbre linéaire et implémentation polymorphe [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Accès restreint

Mestdagh, G. (2019). Méthodes mises à l'échelle pour la reconstruction tomographique en coordonnées cylindriques [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible

McLaughlin, M. (2017). Méthodes sans factorisation pour la tomographie à rayons-X en coordonnées cylindriques [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

Menvielle, N. (2004). Réduction des artéfacts métalliques en tomographie à rayons X [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

O

Omer, J. (2006). Méthode de réduction dynamique de contraintes pour un programme linéaire [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

R

Raynaud, P. (2024). Exploiting the Partially-Separable Structure in Quasi-Newton Methods for Unconstrained Optimization and Deep Learning [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Accès restreint

Raymond, V. (2009). Un algorithme du simplexe primal amélioré pour des programmes linéaires dégénérés [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

T

Towhidi, M. (2013). Treatment of Degeneracy in Linear and Quadratic Programming [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible