Roadmap 2024-25

[ocots]

Point 22/01/2024 (Joseph & Olivier)

Suivi de chemin

$h(x, \lambda) = 0$

• continuation (Dieci)
• simplicial

Méthodes directes

• RK général
• Différents algos d'optimisation

Méthodes indirectes

• F(x) = 0 : tester codes existants

Tir direct

• à développer

[jbcaillau]

Point 18/12/2023

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

0. Sujets stage M2.
1. forces vives / dispos. Se caler un point mensuel
2. interfaces vers autres modélisations ?
3. traits en Julia : voir cette discussion
4. load time! importer plus finement (diffeq, opti, plot...) : installation et utilisation
5. use cases / applications
6. pub (liste julia nationale, café julia...) / Journée Julia et Optimisation à Toulouse ?
7. juliacon'2024
8. FGS'2024

• opti : point solvers avec Alexis / Tangi / François
• opti : améliorer perf. en revoyant discrétisation vers direct
• AD (cf. postdoc + ingé PEPR)
• doc : abstraite (mettre grammaire), etc.
• indirect.jl ? abstract flows?
• point sur functional desc. (check PR baptiste)
• point bocop
• publier repo sur registry julia ?
• faire ménage sur issues / repos

[jbcaillau]

Point 28/02/2024

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

• @PierreMartinon @jbcaillau précompilation (voir ici)
• @PierreMartinon @jbcaillau issue install OptimalControl avec 1.10.x
• @PierreMartinon @joseph-gergaud performance discrétisation direct ; profiling (voir ce récap) : CTBase... (outils -> demander @alexis) ? benchmarking
• @ocots @jbcaillau refactoring (extraire solve de CTDirect, etc.)
• @ocots @jbcaillau point hamiltonian flow; use case (intérêt forme abstraite ?)
• @PierreMartinon @joseph-gergaud ajout schéma direct : peu prioritaire (cf. retex BOCOP) ; Euler explicite (cf. ResNets) ?
• planning, dispos (passage Toulouse JB)
• @joseph-gergaud @ocots homotopie
• stages : projet long SN3 -> mi-mars (interface web ct avec def + solve (direct) + plot), Y. Katif 06-09/2024 (M1, interface plus réactive), L. Astruc 05-08/2024 (M1, voir ici)
• galerie de problèmes (CTProblems, tutos + lien avec repos contenant des use cases), benchmarking (lien avec stage cité plus haut)
• financements suite (stages M1-M2)
• confs : @joseph-gergaud @ocots SMAI-MODE, FGS, JuliaCon, Julia optim day(s) Toulouse (toussaint 2024)
• prochain point (mensuel) : 20/3 11:00

[jbcaillau]

Point 20/03/2024

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

• typage / performance (revoir Julia tips) ; contrainte de polymorphisme (= pas juste Float64) pour AD (voir par ex. ForwardDiff)
• autre point : union utilisée pour scalaire ou vectoriel pour state, control, variable
• append et al dans CTBase et CTDirect vs. allocation statique (les tailles étant connues) : revoir fonctionnement algèbre linéaire de base pour se caler dessus (et attendre du user qu'il fasse de même)
• stagiaire : trouver un ou deux M1 (opti, use case MRI, géométrie...)
• use case matriciel : quantique, pb sur groupes de Lie (extdet)...
• transcription ocp vers ADNLPModel, cf. CTDirect ; ajouter la conversion explicitement dans l'API (WIP PR à suivre)
• prochain point : 25/4 14:00 (zoom)

[ocots]

Point du 25/04/2024

@PierreMartinon @joseph-gergaud @jbcaillau

Package CTDirect

• la création de l'init doit pouvoir être interne à la fonction solve : voir test_init de OptimalControl.jl.
• je préfère OCPInit à OptimalControlInit
• peut-être mieux

OCPInit(state=..., control=..., variable=...)

plutôt que x_init.

• mettre la valeur de l'objectif et la variable de coût $x^0(t)$ dans un champ de la solution.

Question : les fonctions solve et OCPInit à terme seront dans CTBase ? Cela changera le tutoriel dans CTDirect sur Goddard.

[ocots]

(suite)

• Scope des variables : https://gensoft.pasteur.fr/docs/julia/1.4.1/manual/variables-and-scoping.html
• Réfléchir à l'architecture du code : est-ce que l'init se trouve dans CTBase ?
• Etre capable de fournir un modèle NLP standard pour faire appels à des solveurs externes. Renvoyer un modèle ADNLP, JuMP...
• Améliorer le plot : plot d'une liste de solutions, donner une fonction de x, p... Pouvoir afficher ou non les adjoints. Mieux gérer les labels.
• Pour la définition abstraite du problème, il faut pouvoir tout définir sans caractère bizarre (par ex. autoriser <=, in, etc.)
• Pour récupérer les labels, on doit pouvoir écrire dans la définition de l'ocp : (q, v) ∈ R² ou x = (q, v) ∈ R².
• Intérêt des primitives fonctionnelles comme remove_constraint dans la mesure où ça coûte rien de rédefinir autant de nouveaux problèmes qu'on veut.

Future réunion : 25 mai 2024 15:00.

[jbcaillau]

@ocots merci pour le CR ; le 25 mai c'est un samedi, c'est quoi la bonne date 😬 ?

[ocots]

C'est mercredi 22 mai la bonne date :-)

[jbcaillau]

https://inria.webex.com/meet/jean-baptiste.caillau

[jbcaillau]

Point du 22/05/2024

• break avec ADNLPModels / SymbolicUtils
• stages (Toulouse en optimisation, Nice en quantique)
• aliases lors des déclarations de state et control (WIP merge)
• init
• JuliaCon 2024
• JuliaOpt (ENSEEIHT, 28-30 octobre 2024), budget IRIT + ANITI + PDE-AI (cf. version 2023)
• JuMP
• Dynamics type
• Go to general register
• prochain point mardi 25/06 14:00 (https://inria.webex.com/meet/jean-baptiste.caillau)

[jbcaillau]

Point du 25/06/2024

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

• modifs CTDirect.jl (NB : solve from CommonSolve.jl) : cible = réduire load grace aux pack. extensions
• JuliaCon : cible = OptimalControl v1.0, discussion ici
• demande IRIT plateforme logiciel (moyens)
• maj doc (tutos...)
• autres schémas (aux_fonctions), cf. aussi comparaison approche bvp ; Euler lien avec ML
• non uniform grids
• push -> allocate
• bvp
• perf / profiling
• DiffInterface pb. avec CTProblems
• point stage bench
• GUI Julia
• prochain point : 3/7 15:00 webex

[ocots]

[jbcaillau]

Point du 17/07/2024

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

• voir cette discussion
• enjeux sur control-toolbox: simplicité et performance
• simplicité = public cible ne va pas coder un schéma RK
• performance = comparaison raisonnable avec harcoded (hand coded) schemes (et JuMP ou équivalent)
• bilan premiers tests Yassine : ma57 mieux
• knitro : MKL + ma57 en interne ; a priori meilleur car région de confiance (expérimental)
• 2 pistes : (i) à la mano, (ii) utiliser outil de modélisation (type Examodels.jl)
• vérifier type instability : check @code warn_type ; voir Guillaume D. (ProfileView, JET, dispatch doctor...)
• tester NLPModels.jl : passer la structure creuse du jacobien des contraintes
• possibilité d'utiliser Examodels.jl sur code (vérifier surcharge sur fonctions simples, à la function tracing de JuMP)
• block banded matrices
• in place vs. out place (revoir nlp_constraint et calcul des contraintes)
• mieux utiliser ForwardDiff.jl (voir doc)
• tester directives @thread, @simd...
• benchmark contrôle / opti (cf. bench existant) : faire les deux
• passer sur GPU (type tableaux ad hoc)

[ocots]

[jbcaillau]

Point du 8/11/2024

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

• programme recherche pour ingénieur (demandes CNRS, SATT, groupe Calcul, ingé IRIT...)
• deadline pour demande CNRS : 25/11 -> faire un doc partagé
• vers la release 1.0 (cible : semaine du 9/12)
• performance : allocations, type instabilities, concrete types is_concrete_type / CheckConcreteStructs.jl), broadcast / fusing etc. (cf. perf. tips)
• use case minimal ADNLP (Goddard)
• restructuration (notamment CTBase -> CTParser, CTModels...) (cf. graphe ci-dessus)
• profiling (cf. retour Guillaume D.)
• v1.11 : CI ?
• contact CNES, ESA (Joseph)
• AD / solveur ODE : extraction ocp -> flot en passant contrôle maximisant) (fait bien le lien avec l'indirect) et revoir AD (performance ?)
• autre : approche BVP sur pénalisation intérieure contraintes et $\nabla_u H = 0$ implicite (Paul M.)
• prochain point : lundi 18/11 17:15

[ocots]

https://github.com/gdalle/CheckConcreteStructs.jl

[jbcaillau]

Point du 20/12/2024

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

Point CTDirect, notamment méthodes RK

• baisser tolérances (et repasser tests / tutos / applications...)
• réactiver runners Inria sur CTDirect

Restructuration CTModels (stable types...)

• Mayer et Lagrange : scalaires out_of_place
• signatures toujours vectoriel (pas scalaire), non-autonomes, avec variable (== [ ] si pas de variable)

Misc

• ODE / AD : tests @joseph-gergaud, voir aussi SimpleDiffEq.jl
• to come: OptimalControl.jl release 1.0 🤞🏾

[jbcaillau]

Point du 17/01/2025

backend AD pour direct (dont Enzyme.jl)

• type instability détecté par Enzyme.jl (vs. défaut actuel :optimize i.e. forward over reverse)
• 0 -> zero(x) / one(x) (cf. [Bug] Goddard 3D does not compile OptimalControl.jl#369 (comment), merci @abavoil 👍🏽)

CTModels / refonte code (type instabilities, etc.)

• @code_warntype sur CTModels.boundary_cons_nl! : comprendre (faire issue)
• NB : sur ce point, typer si nécessaire l'appel aux fonctions pour forcer le type de retour (x = f(y) :: T)
• idem pour path constraints
• faire la même vérif. avec JET (@report_opt)
• NB : from the doc

When no supertype is given, the default supertype is Any – a predefined abstract type that all objects are instances of and all types are subtypes of. In type theory, Any is commonly called "top" because it is at the apex of the type graph. Julia also has a predefined abstract "bottom" type, at the nadir of the type graph, which is written as Union{}. It is the exact opposite of Any: no object is an instance of Union{} and all types are supertypes of Union{}.

Comparaison JuMP, ADNLPModels

• sur test bio, perf. comparables JuMP / CTDirect, encore alloc 10x
• précompilation ?

Misc

• runners
• maj artifact
• récap sur issues
• CNRS : revoir avec Joseph
• planning semestre

Prochain point 24/1 16:00

[jbcaillau]

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud typer les fermetures (closures), cf.

@code_warntype sur CTModels.boundary_cons_nl! : comprendre (faire issue)
NB : sur ce point, typer si nécessaire l'appel aux fonctions pour forcer le type de retour (x = f(y) :: T)

julia> f(x, y) = x + y
f (generic function with 2 methods)

julia> g(x) = f(x, y)
g (generic function with 1 method)

julia> @code_warntype g(2)
MethodInstance for g(::Int64)
  from g(x) @ Main REPL[21]:1
Arguments
  #self#::Core.Const(Main.g)
  x::Int64
Body::Any
1 ─ %1 = Main.f(x, Main.y)::Any
└──      return %1


julia> @report_opt g(2)
═════ 1 possible error found ═════
┌ g(x::Int64) @ Main ./REPL[21]:1
│ runtime dispatch detected: f(x::Int64, %1::Any)::Any
└────────────────────


julia> g(x) = f(x, y :: Float64)
g (generic function with 1 method)

julia> @code_warntype g(2)
MethodInstance for g(::Int64)
  from g(x) @ Main REPL[24]:1
Arguments
  #self#::Core.Const(Main.g)
  x::Int64
Body::Float64
1 ─ %1 = Main.f::Core.Const(Main.f)
│   %2 = Core.typeassert(Main.y, Main.Float64)::Float64
│   %3 = (%1)(x, %2)::Float64
└──      return %3


julia> @report_opt g(2)
No errors detected

[jbcaillau]

Point du 24/01/2024

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

• CNRS : Joseph voit avec labo ce qui a été remonté
• CTModels + CTDirect
• test avec Enzyme.jl : en cours
• comparaison JuMP / ADNLPModels (cf. ici)
• prochain point : vendredi 31/1 16:30 (a priori sans moi, prévoir un autre lien visio)

[jbcaillau]

Point du 25/04/2025

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

• release 1.0 : issue closed 🙂!!!
• advertising 1.0 : JuliaCon Paris, JOSS, lettre Julia, discourse, collègues...
• école contrôle Toulouse (salle info -> plutôt PC perso)
• CTDirect : trapeze, euler (expl / impl), pt median, gauss legendre 2 & 3 dispos
• plot : améliorations en cours (labels, bornes, adjoints...)
• benchmark (fixed tolerance / iteration number)
• voir aussi OptimalControlProblems

[ocots]

Point du 02/05/2025

Présents : @ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

• New version of CTModels : new way to plot, dual function to get dual variables.
• Mettre à niveau CTDirect, CTFlows, CTParser et OptimalControl : nouvelles versions CTBase v0.16, CTModels v0.3.
• Init to update: see [Dev] Initialisation CTModels.jl#48.
• Improve the manual mode for AD backend by reusing actual derivatives of the ocp functions. See Use OCP functions true sparsity patterns in manual mode CTDirect.jl#383.
• Update OptimalControlProblems.
• Faire une page dans la documentation Tips and Tricks : AD erreur dual tag, oscillations, changer schémas, tolérances...
• Décider par mail prochaine réunion (mardi, mercredi ?) + envoi JuliaCon.

[ocots]

A discuter / ne pas oublier

•  Documentation sur la définition d'un problème : le fait de ne pas exécuter les définitions incomplètes enlèvent des tests assurant l'usage correct.
•  Documentation sur les contraintes : mettre les formulations mathématiques comme pour la dynamique. Cela permettrait de bien comprendre que les bornes sont des paramètres. Pareil pour les parties sur le critère.
•  Initial guess : à revoir complètement, code et documentation.
•  Documentation sur la fonction solve : mettre la signature, via les docstrings et faire un overview des arguments comme pour plot.
•  Documentation sur les options du solveur : mettre d'autres exemples d'options classiques comme la tolérance, etc.
•  Documentation de plot. Donner les valeurs par défaut des options. Donner la liste des attributs dans un summary.
•  Contraintes : quand on résout via une méthode directe la variable duale retournée ne correspond pas à la bonne valeur, il faut diviser par la taille du pas, voir cons.jl. De plus, dans la doc, en faisant du trapèze par défaut, il y a beaucoup d'oscillations. A réfléchir au signe que l'on veut renvoyer en cohérence avec le solveur NLP derrière mais aussi et surtout avec le PMP que l'on veut utiliser. Voir Dual variable of the path constraints CTDirect.jl#405.
•  Documentation sur Flow. Donner la signature avec un overview des arguments comme pour plot.
•  Documentation Flow avec contrainte sur l'état. Le contrôle ne dépend que de $([t], x)$ alors que l'on demande $([t], x, p)$. Bien donner ce que l'on attend, comme par exemple dans la documentation sur la syntaxe pour la dynamique. Montrer aussi un exemple avec un saut sur l'adjoint.
•  OptimalControl.jl : la fonction dual n'est pas exportée, cf. cet exemple.
•  Il faudrait améliorer les docstrings en général et les utiliser plus souvent dans la documentation par insertion ponctuelle de certaines méthodes aux bons endroits. Comme je n'arrive pas obtenir les docstrings d'une extension, et que ça fait bizarre de voir qu'une méthode vient d'un autre package comme CTModels.dual par exemple, ce serait bien d'écrire les docstrings directement dans OptimalControl des fonctions que l'on exporte.
•  Tutoriel Discrete continuation. Je ne suis pas sûr que ce soit une bonne chose que d'afficher toujours des contrôles très oscillants.
•  Répondre à cette question.
•  La façon de parser avec ExaModels ne permet pas d'avoir un modèle de contrôle optimal et une solution au sens OptimalControlSolution. On perd ainsi l'initialisation, le plot, etc.
•  Pour itérer sur la documentation, utiliser le mode draft.
• Box constraints info for user and dev: [Dev] Dual variables CTModels.jl#105 (comment)

[ocots]

Réunion du 20/06/2025.

Invités : @jbcaillau @PierreMartinon @joseph-gergaud

Ordre du jour (à compléter) :

• prochaine release : [Dev] v1.1 OptimalControl.jl#532 (comment)
• liens schema ODE et path constraints : voir 93 dev replace trapeze by midpoint CTParser.jl#94 (comment)
• point sur la documentation courante. Besoin : relecture docstrings et manuels => choix des noms des fonctions, etc. Voir [Doc] Relecture de la documentation OptimalControl.jl#562.
• for loop: https://github.com/orgs/control-toolbox/discussions/63
• Veut-on compléter : https://github.com/orgs/control-toolbox/discussions/64
• Binder et documentation : https://agustinyabo.github.io/PWLdynamics.jl

[ocots]

Réunion du 27/06/2025.

Invités : @jbcaillau @PierreMartinon @joseph-gergaud

Ordre du jour (à compléter) :

• InnoDay: retour le 2 juillet, si accepté donner des infos avant le 10 juillet et présentation le 8 octobre.
• Relecture documentation : [Doc] Relecture de la documentation OptimalControl.jl#562
• Tests sur la version en cours : [Dev] Export and conflicts OptimalControl.jl#571, [Dev] v1.1 OptimalControl.jl#532 (comment)
• Runners : [Bug] Inria runners CTActions#17
• Update CTDirect : Kwargs for MadNLP CTDirect.jl#428, MadNLPGPU CTDirect.jl#427
• Fermeture issue : [General] v0.15 CTDirect.jl#420 ?
• Documentation : ajouter exa, etc.

[ocots]

Réunion du 04/07/2025

Invités : @jbcaillau @PierreMartinon @joseph-gergaud

Ordre du jour (à compléter) :

• InnoDay
• Nouvelle release de OptimalControl :
  • Code : [Dev] v1.1 OptimalControl.jl#532 (comment)
  • Tests : [Dev] Add ExaModels unit tests OptimalControl.jl#575
  • Documentation : Solve documentation OptimalControl.jl#305
• News de CTDirect : nouvelle release ? nouvelles features ?
  • Lagrange cost without mayer transformation CTDirect.jl#436, Handle Lagrange cost directly instead of converting to Mayer cost CTDirect.jl#417
  • midpoint default scheme CTDirect.jl#419
  • Sparsity pattern  CTBenchmarks.jl#24, Use OCP functions true sparsity patterns in manual mode CTDirect.jl#383
  • Basic grid refinement  CTDirect.jl#119
• OptimalControlProblems : peu de problèmes fonctionnent correctement
  • New instance of Space Shuttle ( Task #4) CTBenchmarks.jl#22
  • New problems from OptimalControlProblems CTDirect.jl#402
• Quels benchmarks ?
  • [General] Create benchmarks in the documentation CTBenchmarks.jl#38
  • Test with ExaModels CTBenchmarks.jl#26
• JOSS : https://github.com/control-toolbox/joss/issues/1

Bonus :

• Add internal constraint tf > t0 CTDirect.jl#381, Automatic init CTDirect.jl#398
• [Dev] Allocations ? CTParser.jl#21
• Future: declaration of time, state, control and variable in the abstract syntax CTParser.jl#30
• [Dev] Dual variables CTModels.jl#105, Dual variable of the path constraints CTDirect.jl#405

[jbcaillau]

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud peer coding à partir de 17:00 pour finaliser v1.1 ?

[ocots]

@PierreMartinon @jbcaillau @joseph-gergaud For the record.

Name	Downloads (until today)	First release	Last release1	Releases1
ControlSystems		Mar 15, 2016	Jun 16, 2025	94
RobustAndOptimalControl		Nov 10, 2021	July 24, 2025	58
InfiniteOpt		Mar 24, 2020	May 1, 2024	21
QuantumControl		Aug 16, 2021	Sep 25, 2024	23
ModelPredictiveControl		Feb 19, 2023	Last week	102
Grape		Oct 16, 2021	Last week	29
Krotov		Aug 16, 2021	Sep 25, 2024	23
OptimalControl		Feb 4, 2023	May 8, 2025	35
QuantumCollocation		Apr 6, 2023	3 weeks ago	17
DirectTrajectoryOptimization		Oct 5, 2021	Jun 12, 2022	5
OptControl		May 23, 2022	Dec 21, 2022	5
DirectTrajOpt		Mar 15, 2025	3 weeks ago	12
DynamicOED		Dec 5, 2023	Jun 18, 2024	3

Others (no download):

• Control-NeuralODE
• Pulses
• PGopt
• NLOptControl

Footnotes

1. Until July 24, 2025 ↩ ↩²

[ocots]

I use juliapkgstats for the stats. Yes it is updated live.

[jbcaillau]

package download = a (unique) user installs it (once) form Julia pkg manager?

[ocots]

package download = a (unique) user installs it (once) form Julia pkg manager?

"The number of users is defined as the unique IP addresses which requested said package without any indicators of being a CI process."

[ocots]

check this for more details: https://discourse.julialang.org/t/announcing-package-download-stats/69073

[jbcaillau]

good. this is the relevant information. using it for teaching will boost downloads (and ⭐️s)

[ocots]

Réunion du 25/08/2025

Invités : @jbcaillau @PierreMartinon @joseph-gergaud

Ordre du jour (à compléter) :

• Conférence JuliaCon Local Paris
• GPU : on a le support AMD, thanks to @amontoison. En attente d'un runner. Mettre ensuite à jour la documentation.
• OptimalControlProblems.jl : sortir la version 1
  • travail réalisé,
  • reste à faire : bioreactor, objectif de l'init, retourner seulement le DOCP, écrire les dynamiques composantes (nouvelle extension), ajouter des kwargs pour les modèles OptimalControl.
  • papier JOSS,
  • article de journal,
  • remercier stagiaires, François, etc. Mettre des références à COPS, Bocop, dès la page index.
• OptimalControl.jl :
  • papier JOSS,
  • article de journal.
• DSL / AI
• Publicité : Préparer 2 trucs pour la liste nationale (cf. Pierre Navarro) pour OC.jl et OCP.jl.
• Future :
  • Mettre à jour le workflow GPU pour envoyer sur NVidia et AMD
  • Méthodes indirectes
  • Analyse de sensibilité
  • Stabilité du problème (est-ce que la convergence dépend fortement des paramètres de la discrétisation)
  • Initialisation (automatiser une init linéaire)
  • Rafinement de grille
  • Callback, plot au cours des itérations

[ocots]

@jbcaillau @PierreMartinon @joseph-gergaud Croissance : downloads_comparison.pdf

[ocots]

@jbcaillau @PierreMartinon @joseph-gergaud List of problems:

• https://www.psopt.net/list-of-examples
• https://mintoc.de/index.php?title=Category:MIOCP
• https://openmdao.github.io/dymos/examples/examples.html

[jbcaillau]

Meeting 6/9/2025 minutes

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

• new release of CTDirect on its way with midpoint, Lagrange (no conversion to Mayer), default linear solver for MadNLP = Mumps (better than umfpack on our models)
• new getters on docp: nlp_model, ocp_model
• build_ocp_sol: provide ad hoc getters depending on (modeler, solver) choice
• next: build on OptimalControlProblems.jl for benchmarking, indirect solving + continuation
• misc: grid refinement, multiphase (including intermediate time constraints)
• next catch-up: Thursday 11/9, 17:00 (2025-26 roadmap)

[jbcaillau]

@PierreMartinon important point: you advocated the use of piecewise linear (instead of piecewise constant) approximation for controls. the case being, one has to use not $N$ but $N + 1$ values for $u$, u0,...,uN. updating for the record issue control-toolbox/CTDirect.jl#487 (comment)

[jbcaillau]

EDIT: see point below

[jbcaillau]

Meeting 11/9/2025 minutes

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

• getter time grid exa (fixes also init for :exa OPC); ongoing fix CTDirect v0.16.4 [Bug] wrong plot for exa and variable time CTDirect.jl#490
• OptimalControlPronblems.jl: a bunch of nifty things by @ocots
• CTDirect v0.17.0: on its way by @PierreMartinon
• min, max (+ costate sign): do the right thing (= post treatment)
• piecewise linear for control (instead of piecewise constant): no, piecewise constant for all (euler, euler_b, midpoint) of size N but for trapezoidal that is N + 1 (convergence is otherwise deprecated , with N instead of N + 1)

[jbcaillau]

Meeting 18/9/2025 minutes

@ocots @PierreMartinon @joseph-gergaud

• releases: go 🚀
• CTBenchmark
• papiers JOSS (+ OCAM)
• vibe coding with windsurf

oc_jl.pdf
oc_jl.txt

[ocots]

@PierreMartinon @jbcaillau @joseph-gergaud I have updated https://github.com/control-toolbox/joss with a first draft. I also have added a sort of review of the paper.

[jbcaillau]

nice! il faut relire et ajouter qques trucs, notamment en lien avec les remarques de la review (très bon !)

[jbcaillau]

ps. better not to mention too much OptimalControlProblems.jl that is a separate thing, independent of OC.jl