Problèmes d'optimisation

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Séances de cours associées (29)

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Comprendre les microcontrôleurs : fonctions

Introduit les fondamentaux des fonctions dans la programmation des microcontrôleurs, en mettant l'accent sur les règles de nommage et le développement étape par étape.

Dérivés partiels : définitions et exemples

Couvre le concept de dérivés partiels et leurs applications dans l'analyse mathématique.

Numéros principaux: Trouver et tester

Couvre la définition d'une fonction pour déterminer si un nombre donné est premier.

L'entropie et la deuxième loi de la thermodynamique

Couvre l'entropie, sa définition et ses implications en thermodynamique.

Définitions et notes

Couvre les définitions et les notations relatives aux fonctions.

Critères de convexité

Couvre l'étude des fonctions, en se concentrant sur les critères de convexité dans les sous-intervalles fermés.

Complément Python : Numpy, Scipy, Matplotlib

Couvre des sujets Python avancés tels que les opérations numpy, l'algèbre linéaire scipy et matplotlib pour la création de figures.

Optimisation des fonctions: Maximum et Minimum

Couvre l'optimisation des fonctions, en se concentrant sur la recherche des valeurs maximales et minimales sur un domaine donné.

Programmation R : conditions, boucles, fonctions et graphiques

Couvre les conditions, les boucles, les fonctions et les graphiques en programmation R avec des exemples pratiques.

Fonctions de convex

Couvre les propriétés et les opérations des fonctions convexes.