Edouard Pauwels

Jérôme Bolte, Cyrille Combettes et Edouard Pauwels, « The Iterates of the Frank–Wolfe Algorithm May Not Converge », Mathematics of Operations Research, 2024, à paraître.

Edouard Pauwels, « Conservative parametric optimality and the ridge method for tame min-max problems », Set-Valued and Variational Analysis, vol. 31, n° 19, juin 2023.

M. Fabian, Jean-Baptiste Hiriart-Urruty et Edouard Pauwels, « On the Generalized Jacobian of the Inverse of a Lipschitzian Mapping », Set-Valued and Variational Analysis, vol. 30, mai 2022, p. 1443–1451.

Jérôme Bolte, Tam Le, Edouard Pauwels et Antonio Silveti-Falls, « Nonsmooth Implicit Differentiation for Machine Learning and Optimization », mars 2022.

Tong Chen, Jean-Bernard Lasserre, Victor Magron et Edouard Pauwels, « A sublevel moment-SOS hierarchy for polynomial optimization », Computational Optimization and Applications, vol. 81, janvier 2022, p. 31–66.

Jérôme Bolte, Zheng Chen et Edouard Pauwels, « The multiproximal linearization method for convex composite problems », Mathematical Programming, vol. 182, juillet 2020, p. 1–36.

Jérôme Bolte et Edouard Pauwels, « Conservative set valued fields, automatic differentiation, stochastic gradient methods and deep learning », Mathematical Programming, avril 2020, p. 1–33.

Jérôme Bolte et Edouard Pauwels, « A mathematical model for automatic differentiation in machine learning », dans Advances in Neural Information Processing Systems, sous la direction de Hugo Larochelle, M. Ranzato, R. Hadsell, M.F. Balcan et H. Lin, vol. 33, 2020.

Jérôme Bolte, Antoine Hochart et Edouard Pauwels, « Qualification conditions in semi-algebraic programming », SIAM Journal on Optimization, vol. 28, n° 2, 2018, p. 1867–1891.

Jérôme Bolte et Edouard Pauwels, « Majorization-minimization procedures and convergence of SQP methods for semi-algebraic and tame programs », Mathematics of Operations Research, janvier 2016, p. 442–465.