Séance de cours
Deuxième ordre des approximations : la matrice hessienne
Séances de cours associées (30)
Dérivés partiels et Hessiens de matrice
Couvre les dérivés partiels, les matrices hessiennes, et leur importance pour les fonctions à variables multiples.
Différenciation partielle
Explore des exemples simples de différenciation partielle, démontrant comment calculer des dérivées partielles et des gradients dans divers scénarios.
Dérivés et avions Tangent
Couvre les dérivés, la différenciation et les plans tangents pour les fonctions d'une et deux variables.
Dérivés et continuité dans les fonctions multivariables
Couvre les dérivés et la continuité dans les fonctions multivariables, soulignant l'importance des dérivés partiels.
Analyse fondamentale: Integrals et Primitives
Couvre les concepts fondamentaux des intégrales et primitives, y compris les propriétés et les exemples.
Analyse avancée 2: Différence linéaire des fonctions
Explore les différences linéaires de fonctions, de continuité, de différenciation et de représentation matricielle.
Fonction objective, Différenciation, Deuxième ordreMOOC: Optimization: principles and algorithms - Linear optimization
Explore le rôle des dérivées première et seconde dans la courbure et la convexité des fonctions.
Différenciation partielle
Explore le processus de différenciation partielle à travers divers exemples en deux dimensions, en soulignant l'importance de traiter chaque variable séparément.
Différenciation des fonctions en deux variables
Couvre la différenciation des fonctions en deux variables et les conditions de différenciation d'une fonction.
Dérivés partiels : matrices et extrema local
Couvre les matrices hessiennes, les matrices positives définies et les extrémités locales des fonctions.