Max/min: optimisation

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Théorème de la valeur moyenne généralisée: étude des fonctions

Explore les conditions de continuité et de différenciation des fonctions sur un intervalle fermé.

Optimisation : Extreme des fonctions

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

Gradient et Taylor Formula

Introduit gradient, Laplacian, Taylor formule, approximations polynomiales, extrema, et Taylor séries expansions dans de multiples variables.

Dérivés partiels : définitions et exemples

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

Trouver des extrema absolus dans les fonctions multivariables

Couvre les conditions pour trouver des extrema absolus dans les fonctions multivariables.

Méthodes d'optimisation : Multiplicateurs de lagrange

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

Intégrales définies : propriétés et interprétation

Couvre le calcul des points minimaux et le concept d'intégrales définies.

Détermination des points d'extrémité locaux

Se concentre sur la détermination des points extrêmes locaux des fonctions à travers divers exemples.

Techniques d’optimisation : Extrema local et global

Discute des techniques d'optimisation, en se concentrant sur les extrema locaux et globaux dans les fonctions.

Critères de convexité

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