Guide pratique des Méthodes Numériques Appliquées dans l'Optimisation
Cours et exercices résolus (mathématiquement et numériquement par Matlab)
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L'optimisation est un domaine clé des mathématiques appliquées qui vise à trouver les valeurs optimales d'une fonction sous des contraintes données. Les méthodes numériques sont des approches computationnelles utilisées pour résoudre des problèmes d'optimisation lorsque des solutions analytiques ne sont pas disponibles ou sont difficiles à obtenir. Elles sont couramment utilisées pour l'optimisation incluent les méthodes de recherche unidimensionnelle, les méthodes du gradient, la méthode de Newton, les méthodes quasi-Newton, les méthodes des directions conjuguées, les multip...
L'optimisation est un domaine clé des mathématiques appliquées qui vise à trouver les valeurs optimales d'une fonction sous des contraintes données. Les méthodes numériques sont des approches computationnelles utilisées pour résoudre des problèmes d'optimisation lorsque des solutions analytiques ne sont pas disponibles ou sont difficiles à obtenir. Elles sont couramment utilisées pour l'optimisation incluent les méthodes de recherche unidimensionnelle, les méthodes du gradient, la méthode de Newton, les méthodes quasi-Newton, les méthodes des directions conjuguées, les multiplicateurs de Lagrange, les méthodes de pénalisation, et d'autres. Dans ce guide pratique, Matlab est utilisé dans la résolution numérique, offre un ensemble puissant d'outils pour l'optimisation numérique. Les fonctions dédiées telles que fminunc, fmincon, et linprog permettent de résoudre efficacement des problèmes d'optimisation avec différentes contraintes.
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