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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Bergou, E. H., Diouane, Y., Kungurtsev, V., & Royer, C. W. (2026). Direct-search methods for decentralized blackbox optimization. Optimization Methods and Software, 22 pages. Accès restreint
Bergou, E. H., Diouane, Y., Kungurtsev, V., & Royer, C. W. (2022). A Stochastic Levenberg--Marquardt Method Using Random Models with Complexity Results. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, 10(1), 507-536. Lien externe
Bergou, E. H., Diouane, Y., Kunc, V., Kungurtsev, V., & Royer, C. W. (2022). A subsampling line-search method with second-order results. INFORMS Journal on Optimization, 4(4), 403-425. Lien externe
Bergou, E.-H., Diouane, Y., & Kungurtsev, V. (2021). Complexity iteration analysis for strongly convex multi-objective optimization using a Newton path-following procedure. Optimization Letters, 15(4), 1215-1227. Lien externe
Bergou, E. H., Diouane, Y., Kungurtsev, V., & Royer, C. W. (2021). A Nonmonotone Matrix-Free Algorithm for Nonlinear Equality-Constrained Least-Squares Problems. SIAM Journal on Scientific Computing, 43(5), S743-S766. Lien externe
Bergou, E. H., Diouane, Y., & Kungurtsev, V. (2020). Convergence and Complexity Analysis of a Levenberg–Marquardt Algorithm for Inverse Problems. Journal of Optimization Theory and Applications, 185(3), 927-944. Lien externe
Diouane, Y., Bergou, E. H., Kungurtsev, V., & Royer, C. W. (juillet 2024). A direct-search method for decentralized derivative-free optimization [Résumé]. 25th International Symposium on Mathematical Programming (ISMP 2024), Montréal, QC, Canada. Lien externe
Diouane, Y., Kungurtsev, V., Rinaldi, F., & Zeffiro, D. (2024). Inexact direct-search methods for bilevel optimization problems. Computational Optimization and Applications, 22-22. Disponible
