Méthodes d'optimisation : Multiplicateurs de lagrange

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (28)

Page 1 sur 3

Optimisation : Multiplicateurs Lagrange

Couvre la méthode des multiplicateurs de Lagrange pour trouver extreme soumis à des contraintes.

Extrema local des fonctions

Discute des extrema locaux des fonctions dans deux variables autour du point (0,0).

Fonctions Différenciables et Multiplicateurs de Lagrange

Couvre les fonctions différenciables, les points extrêmes et la méthode du multiplicateur de Lagrange pour l'optimisation.

Problèmes d'optimisation

Couvre les problèmes d'optimisation, en se concentrant sur la recherche de l'extrémité des fonctions soumises à des contraintes.

Problèmes d'optimisation

Couvre les problèmes d'optimisation, en se concentrant sur la recherche de l'extrémité des fonctions soumises à des contraintes.

Théorème des fonctions implicites

Couvre le Théorème des fonctions implicites, expliquant comment les équations peuvent définir les fonctions implicitement.

Taylor's Formula: Développements et Extrema

Couvre la formule de Taylor, les développements, et l'extrémité des fonctions, en discutant de la convexité et de la concavité.

Méthodes numériques : critères d'arrêt, SciPy et Matplotlib

Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.

Règle de l'hôpital de Bernoulli

Couvre la déclaration de la règle de l'hôpital de Bernoulli et son application.

Minimisation des fonctions

Explore les techniques pour minimiser les fonctions et trouver des points critiques.