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Contraintes linéaires : élimination des variables
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Séances de cours associées (29)
Deux inégalités et un cône réalisable : une approche linéarisée
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Explique les directions possibles, le cône linéarisé et les conditions de qualification des contraintes en optimisation.
Le problème avec les pénalités quadratiques: ALM comme solution
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Explore les défis des pénalités quadratiques en optimisation et l'utilisation des méthodes lagrangiennes augmentées (ALM) comme solution.
Indépendance linéaire : définition et exemples
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Explore le concept d'indépendance linéaire dans les espaces vectoriels au moyen de définitions et d'exemples.
ALM avec inégalités : les prochaines étapes de l’optimisation
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Explore la méthode lagrangienne augmentée avec des contraintes d'égalité et d'inégalité dans l'optimisation, en soulignant l'importance des variables slack.
Problèmes d'optimisation : équations multiplicateurs de Lagrange
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Introduit la méthode du multiplicateur de Lagrange pour résoudre les problèmes d'optimisation avec des contraintes.
Problèmes d'optimisation : recherche des voies et affectation des portefeuilles
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Couvre les problèmes d'optimisation dans la recherche de chemin et l'allocation de portefeuille.
Espaces vectoriaux et applications linéaires
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Couvre les espaces vectoriels, les sous-espaces, le noyau, l'image, l'indépendance linéaire et les bases en algèbre linéaire.
Algèbre linéaire : matrices et espaces vectoriels
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Couvre les noyaux matriciels, les images, les applications linéaires, l'indépendance et les bases dans les espaces vectoriels.
Transformation linéaire : Polynômes et bases
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Couvre les transformations linéaires entre les espaces polynômes et explore des exemples d'indépendance et de bases linéaires.
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