Algebraic Distance Optimization
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Mots-clés :: Geometry, Image Processing, Machine Learning, Statistics
Algebraic distance optimization, a family of optimization problems defined by polynomial equations, is becoming a key approach for solving complex optimization tasks in computational algebraic geometry, computer graphics, image processing, and machine learning. Its primary focus is on solving algebraic optimization problems concerning the distance from a data point to a given algebraic variety. This workshop will bring together leading experts from algebraic geometry, algebraic statistics, optimization, and application areas to explore and develop advances in this research area.
Topics: Optimization
Algebraic Distance Optimization to be held from 15 février 2027 to 19 février 2027 in Providence, États-Unis. It covers various areas of Mathématiques et Statistiques including 0. For more information, visit the website of the conference or contact the organizer.
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