Guide pratique des Méthodes Numériques Appliquées dans l'Optimisation - Lakhdar, Asmaa
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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 multiplicateurs de…mehr

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Produktbeschreibung
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.
Autorenporträt
Asmaa Lakhdar est enseignante au Département de génie électrique à la Faculté des sciences appliquées, Université Ibn Khaldoun de Tiaret, en Algérie. Elle a obtenu sa licence en mathématiques en 2001, suivie d'un diplôme d'ingénieur en génie électrique en 2006. Par la suite, elle a obtenu un diplôme de magister en 2011, puis un doctorat.