Conditions d'optimalité : conditions d'optimalité suffisantes

Conditions d'optimalité : sans contrainte

Couvre le théorème de Fermat, les conditions d'optimalité nécessaires, la convexité et la courbure de la valeur propre dans l'optimisation.

Concavité et convexité : analyse des fonctions

Explore la concavité, la convexité, les points critiques et les singularités dans les fonctions.

Convexité et concavité: points d'inflexion, expansion de Taylor et sommes de Darboux

Explore les points d'inflexion, la convexité, la concavité et les asymptotes dans les fonctions, avec des exemples et des applications.

Produits dérivés en continu

Couvre le concept de dérivés continus et leur application dans l'analyse des fonctions et la détermination des points critiques.

Les bases de l'optimisation

Introduit des bases d'optimisation, couvrant la régression logistique, les dérivés, les fonctions convexes, la descente de gradient et les méthodes de second ordre.