Optimisation linéaire: Dérivés directionnels

Séances de cours associées (25)

Page 1 sur 3

Explore les dérivés directionnels dans l'optimisation linéaire et leur impact sur les fonctions objectives.

Couvre les noyaux matriciels, les images, les applications linéaires, l'indépendance et les bases dans les espaces vectoriels.

Explique l'indépendance linéaire, la base et le rang matriciel avec des exemples et des exercices.

Explore l'indépendance linéaire dans les espaces vectoriels et le concept de bases.

Explique les contraintes linéaires et l'élimination des variables dans les problèmes d'optimisation, illustrant le processus étape par étape.

Explore le théorème des multiplicateurs de Lagrange, couvrant les conditions extrêmes et les interprétations géométriques.

Explore la dépendance linéaire et l'indépendance des vecteurs dans les espaces géométriques.

Couvre les transformations linéaires entre les espaces polynômes et explore des exemples d'indépendance et de bases linéaires.

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Explore le concept d'indépendance linéaire dans les espaces vectoriels au moyen de définitions et d'exemples.