La méthode de Newton : les techniques d’optimisation

Cette séance de cours couvre les techniques d'optimisation telles que la descente de gradient, la recherche de lignes, l'état d'Armijo, les conditions de Wolfe et la méthode de Newton. Il explique l'importance du choix de la taille des marches, des directions de descente et de l'utilisation de méthodes quasi-Newton telles que DFP et BFGS. L'instructeur démontre comment résoudre efficacement les problèmes d'optimisation en mettant à jour itérativement les approximations de la matrice de Hesse.