Séance de cours

Optimisation conjuguée des gradients

Description

Cette séance de cours couvre la méthode d'optimisation du gradient conjugué, en se concentrant sur le cas quadratique et l'optimisation contrainte non linéaire. Il explique les conditions de Wolfe, l'utilisation des algorithmes BFGS et CG, et l'importance du préconditionnement. L'instructeur discute de la vitesse de convergence, de l'application de la méthode du gradient conjugué et de la signification des matrices symétriques en optimisation.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.