Optimisation : principes et algorithmes - Optimisation non linéaire sans contrainte

Ce que vous apprendrez Formulation : vous apprendrez à partir d'exemples simples comment formuler, transformer et caractériser un problème d'optimisation. Fonction objective : vous passerez en revue les propriétés mathématiques de la fonction objective qui sont importantes dans l'optimisation. Conditions d'optimalité : vous apprendrez les conditions suffisantes et nécessaires pour une solution optimale. Résolution d'équations, Newton : il s'agit d'un rappel sur la méthode de Newton pour résoudre des équations non linéaires. Méthode locale de Newton : vous verrez comment interpréter et adapter la méthode de Newton dans le contexte de l'optimisation. Méthodes de descente : vous apprendrez la famille des méthodes de descente, et son lien avec la méthode de Newton.