Méthodes de descente et recherche par ligne: Second Wolfe condition

Séances de cours associées (26)

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Couvre les techniques d'optimisation et leur application pour résoudre des problèmes réels.

Introduit la condition First Wolfe pour assurer une diminution proportionnelle de la fonction objectif par rapport à la longueur du pas.

Couvre la dérivée directionnelle, la différentiabilité et les matrices de gradient, en mettant l'accent sur le premier ordre.

Couvre les dérivés directionnels, les fonctions implicites et le concept du maximum.

Explore le rôle des dérivées première et seconde dans la courbure et la convexité des fonctions.

Couvre la définition de dérivé directionnel et fournit des exemples illustratifs.

Explore le gradient dans les champs scalaires, les dérivés directionnels et les ensembles de niveaux.

Discute de la solution à un problème d'examen simulé sur la formation contradictoire et le caractère unique des solutions.

Explore les plans tangents, les fonctions implicites et les dérivées directionnelles en relation avec les graphiques des fonctions.

Couvre le concept et le calcul des dérivés directionnels dans le calcul multivariable.