Séance de cours

Méthodes d'optimisation : Multiplicateurs de lagrange

Séances de cours associées (28)

Couvre la méthode des multiplicateurs de Lagrange pour trouver extreme soumis à des contraintes.

Discute des extrema locaux des fonctions dans deux variables autour du point (0,0).

Fonctions Différenciables et Multiplicateurs de Lagrange

Couvre les fonctions différenciables, les points extrêmes et la méthode du multiplicateur de Lagrange pour l'optimisation.

Problèmes d'optimisation

Couvre les problèmes d'optimisation, en se concentrant sur la recherche de l'extrémité des fonctions soumises à des contraintes.

Problèmes d'optimisation

Couvre les problèmes d'optimisation, en se concentrant sur la recherche de l'extrémité des fonctions soumises à des contraintes.

Théorème des fonctions implicites

Couvre le Théorème des fonctions implicites, expliquant comment les équations peuvent définir les fonctions implicitement.

Taylor's Formula: Développements et Extrema

Couvre la formule de Taylor, les développements, et l'extrémité des fonctions, en discutant de la convexité et de la concavité.

Méthodes numériques : critères d'arrêt, SciPy et Matplotlib

Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.

Règle de l'hôpital de Bernoulli

Couvre la déclaration de la règle de l'hôpital de Bernoulli et son application.

Minimisation des fonctions

Explore les techniques pour minimiser les fonctions et trouver des points critiques.

Techniques intégrées: Intégration par pièces

Explore l'intégration par la technique des pièces à travers des exemples, montrant son application étape par étape à des fonctions comme cos(x) et sin(x.

Théorie du morse : Points critiques et non-dégénérescence

Couvre la théorie du Morse, en se concentrant sur les points critiques et la non-dégénérescence.

Optimisation : Extreme des fonctions

Couvre l'optimisation des fonctions, en se concentrant sur la recherche des valeurs maximales et minimales.

Techniques d’optimisation : Extrema local et global

Discute des techniques d'optimisation, en se concentrant sur les extrema locaux et globaux dans les fonctions.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre l'optimisation avec des contraintes, en se concentrant sur les conditions de Karush-Kuhn-Tucker (KKT).

Théorème des fonctions implicites

Couvre le Théorème des fonctions implicites, fournissant une compréhension générale des fonctions implicites.

Fonctions de convex

Couvre les propriétés et les opérations des fonctions convexes.

Limites et continuité : analyse 1

Explore les limites, la continuité et la continuité uniforme des fonctions, y compris les propriétés à des points spécifiques et les intervalles fermés.

Intégration par substitution

Explore l'intégration par substitution avec des preuves et des exemples sur les anti-dérivés et l'équivalence des fonctions.

Analyse avancée II: Dérivés et fonctions

Couvre l'examen des dérivés et des fonctions, y compris le concept de règle de chaîne et de représentation graphique.