Méthode de Newton

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Couvre les méthodes d'optimisation, les algorithmes de chemin central, les conditions d'optimisation et la méthode de Newton.

Couvre la comparaison entre les méthodes de descente et la méthode de Newton, les modifications, la recherche de lignes et l'analyse de convergence.

Explore la convergence de la méthode de Newton et de l'algorithme CG pour résoudre des équations linéaires.

Couvre la méthode d'optimisation de Newton et discute des mises en garde de l'indéfinissité dans les problèmes d'optimisation.

Couvre les méthodes d'ordre supérieur pour résoudre les équations itérativement, y compris les méthodes de points fixes et la méthode de Newton.

Couvre la méthode Newton-Raphson, la matrice jacobienne et les schémas itératifs pour résoudre les équations non linéaires.

Couvre la descente des coordonnées, une méthode pour optimiser les fonctions en mettant à jour une coordonnée à la fois.

Couvre la méthode du gradient conjugué, les critères d'arrêt et les propriétés de convergence dans l'optimisation itérative.

Résume la méthode de la différence finie pour résoudre les problèmes de limite unidimensionnelle.

Couvre les méthodes ouvertes, Newton-Raphson, et la méthode sécante pour les solutions itératives dans les méthodes numériques.