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Par défaut, calcule un point minimum selon la méthode de Nelder-Mead ( simplexe) optim(par, fn, gr = NULL, , method = c("Nelder-Mead", "BFGS", "CG"
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variante qui soit invariante en fonction de la taille de la cible serait « Moyenne Admettons que nous cherchions a minimiser l'erreur quadratique Quel est
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De nombreux problèmes nécessitent de minimiser une fonction : -Minimiser la distance calculer analytiquement les zéros de la fonction F'(X) -Soit par ce que
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3 2 Minimisation d'une fonctionnelle quadratique sans contrainte blèmes de maximisation puisque maximiser une quantité revient à minimiser son opposé
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La minimisation On a vu en introduction une CS d'existence d'un mi- nimum et d' un maximum : si f est une fonction continue sur S fermé borné alors ∃x1 ∈ S et
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On définit pour une direction d ∈Rn au point x la fonction φ à une variable : φ(s) = f(x+sd) n-m inconnues «libres» permettant de minimiser le critère │ ⎩ │
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Dans tout ce chapıtre, I désigne un intervalle de IR 4 1 Fonctions convexes d' une variable Définition 9 Une fonction ϕ, partout définie sur I, est dite convexe (
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On désigne par J(v) une fonctionnelle non linéaire (application de V dans R) continue Nous sommes ainsi ramenés à la minimisation d'une fonction K de Inf
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1 Une fonction J : IRn ↦→ IR (fonction coût) 2 Un ensemble U ⊂ IRn ( ensemble des contraintes) On cherche à minimiser J sur U, c'est à dire, on cherche x∗
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