optimisation convexe pdf

La fonction x ↦→ ex est strictement convexe sur R et n'admet pas de minimum ni de minimiseur sur R 1 2 2 Optimisation de fonctions de R dans R Si f est une 

Ces hypothèses requièrent un outil spécial : le sous-différentiel de l'analyse convexe, noté ∂f(x) Les fonctions convexes apparaissent abondamment dans l'  

La fonction f est convexe (donc toute combinaison linéaire avec des coefficients stric- tement positifs de fonctions convexes est convexe) 2 Si au moins l'une des  

19 nov 2009 · Optimisation convexe : géométrie, modélisation et applications Jérôme MALICK chercheur CNRS (Laboratoire de maths appliquées de 

Cas d'une fonction strictement convexe, dérivable : le minimum sur R est atteint au point x0 qui satisfait J (x0) = 0 On dit que x0 est un point critique de J 4 Page 

Rappelons que toute fonction convexe possède une régularité minimale en dimension finie • Si f est une fonction convexe définie sur un ouvert convexe Ω de V 

On dit que f est dite strictement convexe si l'inégalité ci-dessus est stricte pour x = y, t ∈]0,1[ Remarque II 2 24 Régularité des fonctions convexes Il est intéressant  

16 oct 2015 · Ce cours s'appuie sur le livre “Convex Optimization” de Stephen Boyd et Voir http://www-math mit edu/~goemans/18433S09/ellipsoid pdf et

Optimisation des fonctions convexes D6: Un sous-ensemble C de IRn est dit convexe si, pour tout (a, b) ∈ C2, [a, b] ⊂ C (c'est-`a-dire pour tout λ ∈ [0, 1], λa + 

infra)énonce que tout point critique d'une fonction concave définie sur un convexe est un maximum global 2 8 2 Dans l'exemple 2 6 2 en deux variables, le