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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.
Aravkin, A., Baraldi, R., Leconte, G., & Orban, D. (2024). Corrigendum: A proximal quasi-Newton trust-region method for nonsmooth regularized optimization. (Rapport technique n° G-2021-12-SM). Lien externe
Gollier, M., Habiboullah, M. L., Leconte, G., Baraldi, R., Marchi, A. D., Orban, D., & Diouane, Y. (2026). RegularizedOptimization.jl: A Julia framework for regularized and nonsmooth optimization. Journal of Open Source Software, 11(118), 9344 (4 pages). Disponible
Leconte, G., & Orban, D. (2026). Complexity of trust-region methods with potentially unbounded Hessian approximations for smooth and nonsmooth optimization. Mathematical Programming, 34 pages. Lien externe
Leconte, G., & Orban, D. (2024). RipQP: A multi-precision regularized predictor-corrector method for convex quadratic optimization. (Rapport technique n° G-2021-03). Lien externe
Leconte, G. (2024). Méthodes de région de confiance pour l'optimisation non lisse [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Leconte, G., & Orban, D. (2024). An interior-point trust-region method for nonsmooth regularized bound-constrained optimization. (Rapport technique n° G-2024-17). Lien externe
Leconte, G., & Orban, D. (2023). The indefinite proximal gradient method. (Rapport technique n° G-2023-37). Lien externe
Leconte, G., & Orban, D. (2023). Complexity of trust-region with unbounded Hessian approximations for smooth and nonsmooth optimization. (Rapport technique n° G-2023-65). Lien externe
