Séance de cours
L'algorithme simplex : efficacité et dégénérescence
Séances de cours associées (35)
L'algorithme de Simplex
Couvre l'algorithme Simplex, expliquant l'optimalité, les coûts illimités et les problèmes dégénérés.
Similarité et diagonalisation des matrices
Explore la similarité de la matrice, la diagonalisation, les polynômes caractéristiques, les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire.
Résoudre les programmes linéaires : méthode SIMPLEX
Explique la méthode SIMPLEX pour résoudre les programmes linéaires et optimiser la solution par la manipulation de la variable de base.
Polynômes caractéristiques et matrices similaires
Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.
Représentations matricielles des demandes linéaires
Couvre les représentations matricielles des applications linéaires en R3 et l'invariance du rang.
Méthode Simplex : Phase 2
Déplacez-vous dans la deuxième phase de la méthode simplex, en mettant l'accent sur les opérations matricielles pour résoudre les problèmes d'optimisation avec des contraintes.
Complément orthogonal et théorèmes de projection
Explore les compléments orthogonaux et les théorèmes de projection dans les espaces vectoriels.
Algèbre linéaire : applications et matrices
Explore les concepts d'algèbre linéaire à travers des exemples et des théorèmes, en se concentrant sur les matrices et leurs opérations.
Caractérisation des matrices inversées
Explore les propriétés des matrices invertibles, y compris les solutions uniques et l'indépendance linéaire.
Optimisation avec contraintes: Algorithme de point d'intérieur
Explore l'optimisation avec des contraintes en utilisant les conditions KKT et l'algorithme de point intérieur sur deux exemples de programmation quadratique.