[PDF] Optimisation et analyse convexe





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Exercices corrigés

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Correction 1. Une partie C d'un espace vectoriel réel est convexe si elle contient tout le segment compris entre deux quelconques de ses points.



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30 mai 2015 appartient à C. 1 Enveloppe convexe. Exercice 3. Pour un ensemble A ⊂ E on appelle enveloppe convexe de A ...



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convexe. d) Vrai. e) Faux. L'ensemble n'est pas une partie convexe de . f ... d'inflexion. Corrigés des exercices. Exercice 1. La fonction sin est deux fois ...



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2 mar. 2017 ensemble convexe de Rn ou une partie convexes de Rn ou plus simplement un ... un convexe (cf Exercice 3). Mais ce convexe n'est autre que E. Page ...



4. Convexité - Exercices

partie convexe non vide. Montrer que l'application f : x → d(x A) est ... Convexité - Exercices (corrigés). Barycentres



Exercices corrigés Fonctions de deux variables Fonctions convexes

On admet que cet ensemble est ouvert. Est-il convexe ? On admet que f est de classe C1 sur son domaine de définition. 2. Représenter sur le même dessin 



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Exercice 11 * : Soient C1C2 deux parties convexes du R-espace vectoriel E. Montrer que l'enveloppe convexe de C1 ∪ C2 est l'ensemble des segments [x1



Exercices de mathématiques - Exo7

j=1 aij = 1) est un compact convexe de Mn(R). 9. Montrer que l'ensemble des matrices diagonalisables de Mn(R) est connexe par arcs. Correction ▽.



Analyse fonctionnelle. Devoir à la maison I Ensembles convexes

28 oct. 2015 Corrigé. I Ensembles convexes. 1. (a) Soit (Ai)i∈I une famille d ... D'après l'exercice 3 du TD1 l'ensemble A est donc un compact de E ...



Exercices corrigés

(a) Montrer que D est un sous-ensemble convexe de R2. (b) Montrer que la fonction h = ln ?f est bien définie sur D et étudier la convexité ou la concavité 



MP/MP*

Fonctions convexes d'une variable réelle 148 – 5. Fonctions Synthèse et méthodes 159 – Exercices 161 – Corrigés 165. Chapitre 6.



Analyse fonctionnelle. Devoir à la maison I Ensembles convexes

28 oct. 2015 Corrigé. I Ensembles convexes. 1. (a) Soit (Ai)i?I une famille ... (fn)n converge vers 0 dans E. D'après l'exercice 3 du TD1 l'ensemble A.



MATH 321 - Licence de mathématiques Georges COMTE

2 mars 2017 ensemble convexe de Rn ou une partie convexes de Rn ou plus simplement un ... Mais Dx étant identifiée `a R par l'Exercice 1.7



Corrigés dexercices pour les TD 1 et 2

Si A est une partie de E on appelle enveloppe convexe de A



Optimisation et analyse convexe

Le recueil d'exercices et problèmes corrigés que nous proposons ici Si l'on représente l'ensemble des formes linéaires sur E par E via le produit.



Exercices corrigés Fonctions de deux variables Fonctions convexes

On admet que cet ensemble est ouvert. Est-il convexe ? On admet que f est de classe C1 sur son domaine de définition. 2. Représenter sur le même dessin 



Exercices de licence

Exercice 20 Soit X un espace topologique et D un sous-ensemble dense dans X. Exercice 31 Montrer que dans un espace normé



Séance du 30/05/2015 de ParisMaths Ensembles convexes

30 mai 2015 Exercice 3. Pour un ensemble A ? E on appelle enveloppe convexe de A



30/10/2013 Correction des exercices associés au cours sur les

30 oct. 2013 nombre fini des demi-plans qui sont des ensembles convexes. a2 a1 0 1 2 a2 a1. 0. 1. 2. 3. Figure 1: Ex.1.45



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(a) Montrer que D est un sous-ensemble convexe de R2 (b) Montrer que la fonction h = ln ?f est bien définie sur D et étudier la convexité ou la concavité 



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28 oct 2015 · Corrigé I Ensembles convexes 1 (a) Soit (Ai)i?I une famille (fn)n converge vers 0 dans E D'après l'exercice 3 du TD1 l'ensemble A



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Feuille d'exercices VI Ensembles et fonctions convexes Exercice 1 Montrer que les ensembles Ci suivants sont convexes et trouver les cônes



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30 mai 2015 · Exercice 3 Pour un ensemble A ? E on appelle enveloppe convexe de A et on note conv(A) l'intersection de tous les convexes contenant A



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Exercice 11 * : Soient C1C2 deux parties convexes du R-espace vectoriel E Montrer que l'enveloppe convexe de C1 ? C2 est l'ensemble des segments [x1x2]



[PDF] Convexité chapitre 119 I Enveloppe convexe - cpge paradise

Exercice I 5 On suppose que E est de dimension finie Soit K une partie compacte de E Montrer que conv(K) est 

  • Comment montrer un ensemble est convexe ?

    Une partie C de Rn est dite convexe si, pour tout couple (x,y) d'éléments de C , le segment [x,y] est entièrement contenu dans C . Autrement dit, C est convexe lorsque pour tous x,y?C x , y ? C et tout ??[0,1] ? ? [ 0 , 1 ] , ?x+(1??)y?C ? x + ( 1 ? ? ) y ? C .
  • Comment calculer une fonction convexe ?

    La fonction f est convexe sur I si sa dérivée f ' est croissante sur I, soit f ''(x) ? 0 pour tout x de I. La fonction f est concave sur I si sa dérivée f ' est décroissante sur I, soit f ''(x) ? 0 pour tout x de I. Soit la fonction f définie sur R par f (x) = 1 3 x3 ?9x2 + 4.
  • Comment montrer qu'un problème est convexe ?

    Théorème 2.1 Un fonction f est convexe si et seulement si, pour tout (x, y) ? (dom(f))2 et ? ? 0 tels que y + ?(y ? x) ? dom(f), f satisfait : f(y + ?(y ? x)) ? f(y) + ?(f(y) ? f(x)).
  • Une fonction convexe poss? une dérivée première croissante ce qui lui donne l'allure de courber vers le haut. Au contraire, une fonction concave poss? une dérivée première décroissante ce qui lui donne l'allure de courber vers le bas.

EXERCICES CORRIGÉS

COLLECTION ENSEIGNEMENT SUP //// Mathématiques

Jean-Baptiste Hiriart-Urruty

L3M1

Optimisation

et analyse convexeOptimisation et analyse convexe

OPTIMISATION

ET

ANALYSE CONVEXE

Exercices et problèmes corrigés,

avec rappels de cours

Jean-Baptiste Hiriart-Urruty

Collection dirigée par Daniel Guin

17, avenue du Hoggar

Parc d"activités de Courtabœuf, BP 112

91944 Les Ulis Cedex A, France

Illustration de couverture: un corps convexe d"épaisseur presque constante et son ombre; reproduit avec la gracieuse permission de Christof Weber (université de

Zurich).

Imprimé en France

ISBN: 978-2-7598-0373-6

Tous droits de traduction, d"adaptation et de reproduction par tous procédés réservés pour tous

pays. Toute reproduction ou représentation intégrale ou partielle, par quelque procédé que ce soit, des

pages publiées dans le présent ouvrage, faite sans l"autorisation de l"éditeur est illicite et constitue une

contrefaçon. Seules sont autorisées, d"une part, les reproductions strictement réservées à l"usage privé

du copiste et non destinées à une utilisation collective, et d"autre part, les courtes citations justifiées

par le caractère scientifique ou d"information de l"œuvre dans laquelle elles sont incorporées (art. L.

122-4, L. 122-5 et L. 335-2 du Code de la propriété intellectuelle). Des photocopies payantes peuvent

être réalisées avec l"accord de l"éditeur. S"adresser au : Centre français d"exploitation du droit de copie,

3, rue Hautefeuille,75006 Paris. Tél. : 01 43 26 95 35.

c ?2009, EDP Sciences, 17, avenue du Hoggar, BP 112, Parc d"activités de Courtabœuf,

91944 Les Ulis Cedex A

TABLE DES MATIÈRES

Introductionv

Abréviations et notationsix

I Révision de bases : calcul diérentiel, algèbre linéaire et bilinéaire 1 I.1Algèbre linéaire et bilinéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 I.2Calculdiérentiel ......................... 2

I.3Fonctionsconvexes ........................ 3

II Minimisation sans contraintes. Conditions de minimalité41 II.1Conditionsdeminimalitédupremierordre........... 41 II.2Conditions de minimalité du second ordre . . . . . . . . . . . . 42 III Minimisation avec contraintes. Conditions de minimalité63 III.1Conditionsdeminimalitédupremierordre........... 63 III.2Cône tangent, cône normal à un ensemble . . . . . . . . . . . . 65 III.3Priseencomptedelaconvexité ................. 66 III.4Conditions de minimalité du second ordre . . . . . . . . . . . . 66

IV Mini-maximisation. Dualisation de problèmes

de minimisation convexe 127
IV.1Points-selles (ou cols); problèmes de mini-maximisation . . . . 127 IV.3Premiers pas dans la théorie de la dualité . . . . . . . . . . . . 129

Optimisation et analyse convexe

V Polyèdres convexes fermés. Optimisation à données affines (Programmation linéaire) 165
V.1Polyèdresconvexesfermés ....................165 V.2Optimisation à données anes (Programmation linéaire) . . . 168 V.2.1Dé“nitionsetnotations .................168 V.2.2Résultatsfondamentauxdexistence ..........170 V.3Ladualitéenprogrammationlinéaire ..............171 V.3.1Formulations de problèmes duaux . . . . . . . . . . . . 171

V.3.2Relations entre les valeurs optimales et les solutionsde programmes linéaires en dualité . . . . . . . . . . . 172

V.3.3Caractérisation simultanée des solutions du problème primal et du problème dual . . . . . . . . . . . . . . . 173 VI Ensembles et fonctions convexes. Projection sur un convexe fermé 217
VI.1.1Ensembles convexes associés à un convexe donné . . . 217 VI.1.2Enveloppe convexe, enveloppe convexe fermée . . . . . 218 VI.1.3Hyperplan dappui, fonction dappui . . . . . . . . . . 219 VI.1.4Théorèmes de séparation par un hyperplan ane . . . 219

VI.3Fonctionsconvexes ........................220

VII Initiation au calcul sous-différentiel et de transformées de Legendre-Fenchel 271
VII.1La transformation de Legendre-Fenchel . . . . . . . . . . . . . 271 VII.1.1Dé“nitions ........................271 VII.1.2Quelques propriétés et règles de calcul . . . . . . . . . 272 VII.2Lesous-diérentieldunefonction ................273 VII.2.1Dé“nitions ........................273 VII.2.2Quelques propriétés et règles de calcul . . . . . . . . . 274

Sources323

Références générales325

Notice historique327

Index331

iv

INTRODUCTION

"Good modern science implies good variational problems»

M.S. Berger (1983)

Le recueil d"exercices et problèmes corrigés que nous proposons ici concerne les domaines des Mathématiques répertoriées sous les vocables d"Optimisation etAnalyse convexe. L"Optimisation est traitée dans ses aspects suivants : la clé de voûte que constituent les conditions d"optimalité (chapitres II et III); le rôle (incontournable) de la dualisation de problèmes (chapitre IV); le monde particu- lier (et toujours en haut de l"affiche depuis ses débuts) de l"Optimisation linéaire (chapitre V). L"Analyse convexe (moderne) n"est pas traitée en tant que telle mais par l"utilisation qu"on peut en avoir en Optimisation; il s"agit en fait d"une initia- tion à la manipulation de concepts et de résultats concernant essentiellement : la projection sur un convexe fermé (au chapitre VI), le calcul sous-différentiel et de transformées de Legendre-Fenchel (chapitre VII). L"Analyse linéaire et bilinéaire (ou, plutôt, l"Analyse matricielle) ainsi que le Calcul différentiel interviennent de manière harmonieuse en Optimisation et Analyse convexe : un chapitre de revi- sion des bases leur est consacré (chapitre I). Près de 160 exercices et problèmes sont corrigés, parfois commentés et situés dans un contexte d"utilisation ou de développement historique, gradués dans leur difficulté par un, deux ou trois?: ?Exercices plutôt faciles (applications immédiates d"un résultat du Cours, vérification d"un savoir-faire de base, etc.); ??Exercices que le lecteur-étudiant doit pouvoir aborder après une bonne compréhension et assimilation du Cours. De difficulté moyenne, ce sont de loin les plus nombreux; ???Exercices plus difficiles, soit à cause de certains calculs à mener à bien, soit simplement en raison d"un degré de maturité plus grand que leur résolution requiert. Comme tous les exercices de mathématiques, ceux présentés ici ne seront pro- fitables au lecteur-étudiant que si celui-ci les travaille, un crayon à la main, sans

Optimisation et analyse convexe

regarder la correction dans un premier temps. Qu"il garde à l"esprit ce proverbe chinois : " J"entends et j"oublie,(cours oral) je vois et je retiens,(étude du cours) je fais et je comprends ». (exercices) Lecadre de travailchoisi est volontairement simple (celui des espaces de di- mension finie), et nous avons voulu insister sur lesidéesetmécanismes de base davantage que sur les généralisations possibles ou les techniques particulières à tel ou tel contexte. Les problèmes ditsvariationnelsrequièrent dans leur traitement une intervention plus grande de la Topologie et de l"Analyse fonctionnelle, à com- mencer par le cadre - fondamental - des espaces de Hilbert; ils seront abordés dans un prochain recueil. Lesconnaissances mathématiquespour tirer profit des exercices et problèmes du recueil présent sont maintenues minimales, celles normalement acquises après une formation scientifique àBac + 2ouBac + 3(suivant les cas). Chaque chapitre débute par des rappels de résultats essentiels, ce qui ne doit pas empêcher le lecteur-étudiant d"aller consulter les références indiquées à la fin du livre. L"approche retenue est celle d"une progression en spirale plutôt que linéaire au sens strict : ainsi, par exemple, la fonctionA?M n (R)?-→ln(détA) est d"abord considérée pour un calcul de différentielles, puis pour sa convexité, puis plus tard en raison de son rôle comme fonction-barrière dans des problèmes d"optimisation matricielle. Pour ce qui est de l"enseignement, les aspects de l"Optimisation et Analyse convexe traités en exercices ici trouvent leur place dans les formations de niveau deuxième cycle universitaire (modules généralistes ou professionnalisés) et dans la formation mathématique des ingénieurs, sur une durée d"un semestre environ; la connaissance de ces aspects est un préalable à des formations plus en aval, en optimisation numérique par exemple. La plupart des exercices et problèmes proposés, sinon tous, ont été posés en séances d"exercices ou examens à l"Université Paul Sabatier de Toulouse. Je voudrais remercier les anciens étudiants ou jeunes collègues qui ont bien voulu relire une première version de ce document et y relever une multitude de petites fautes (il en reste sûrement...), parmi eux : D. Mallard, M. Torki, Y. Lucet, C. Imbert et J. Benoist. Enfin je ne voudrais pas oublier A. Andrei pour la part primordiale qui a été la sienne dans la saisie informatique de l"ouvrage.

Toulouse, 1989-1997

J.-B. Hiriart-Urruty

vi

Introduction

Depuis sa publication il y a dix ans (en mars 1998), cet ouvrage a subi les vicis- situdes d"un document de formation destiné à un public (d"étudiants en sciences) en nette diminution. Il a été traduit en russe par des collègues de Kiev (Ukraine) en 2004, mais la version française originelle n"est plus disponible depuis 2006. Ainsi, pour répondre à une demande de collègues et étudiants, un nouveau tirage a été envisagé. Je remercie les éditions EDP Sciences, notamment mon collègue D. Guin (directeur de la collection Enseignement Sup - Mathématiques), d"avoir accueilli ce projet. Aude Rondepierre a donné un coup de main pour reprendre les fichiers informatiques anciens; qu"elle soit remerciée de sa bonne volonté et efficacité.

Toulouse, printemps 2009

J.-B. Hiriart-Urruty

vii

ABRÉVIATIONS ET NOTATIONS

:=: égal par définition. cf.:confer, signifie " se reporter à ». i.e.:id est, signifie " c"est-à-dire ». ln: notation normalisée pour le logarithme népérien. R ,R ou]0,+∞[:ensemble des réels strictement positifs. u :partie positive du réelu. x=(x 1 ,...,x n )oux=(ξ 1 n ):notation générique pour un vecteur deR n u signifie(u +1 ,...,u +n )lorsqueu=(u 1quotesdbs_dbs35.pdfusesText_40
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