Techniques d'optimisation

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Méthodes de descente et recherche par ligne: Second Wolfe condition

Explore la deuxième condition de Wolfe, en guidant les tailles de pas en fonction de l'augmentation de la dérivée directionnelle.

Fonctions implicites

Couvre les dérivés directionnels, les fonctions implicites et le concept du maximum.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, essentielles pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.

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Couvre l'optimisation avec des contraintes, en se concentrant sur les conditions de Karush-Kuhn-Tucker (KKT).

Calcul des variations: quelques sujets

Couvre des sujets fondamentaux dans le calcul des variations, y compris les minimiseurs et l'équation d'Euler-Lagrange.

Optimisation linéaire: Dérivés directionnels

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

Optimisation avec les multiplicateurs Lagrange

Couvre les techniques d'optimisation avancées en utilisant des multiplicateurs Lagrange pour trouver l'extrémité des fonctions soumises à des contraintes.

Optimisation : problèmes de volume

Explore les problèmes de volume contraint en utilisant les multiplicateurs de Lagrange pour trouver des extrema sous contraintes dans divers exemples.

Équations d'Euler-Lagrange

Couvre la dérivation et lapplication des équations dEuler-Lagrange pour les problèmes doptimisation dans lanalyse mathématique.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

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