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Séances de cours associées (26)
Optimisation convexe: Algorithmes de gradient
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Couvre les problèmes d'optimisation convexe et les algorithmes basés sur le gradient pour trouver le minimum global.
Méthode de Newton: Optimisation et Indéfinité
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Couvre la méthode d'optimisation de Newton et discute des mises en garde de l'indéfinissité dans les problèmes d'optimisation.
Méthodes de recherche de racines: techniques de bisection et de sécante
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Couvre les méthodes de recherche de racines, en se concentrant sur les techniques de bisection et de sécante, leurs implémentations et les comparaisons de leurs taux de convergence.
Méthode de Newton : Convergence et applications
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Couvre la convergence de la méthode de Newton et ses applications en analyse numérique.
TR convergence globale (fin) + CG
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Couvre la méthode de la région de confiance et introduit la méthode des gradients conjugués tronqués.
Méthode de Newton : Ordre 2
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Explique la méthode de Newton d'ordre 2 pour trouver des zéros de fonction.
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