Optimisation non linéaire
Objectifs
Initier les étudiants aux méthodes d'analyse numérique et d'optimisation en dimension finie.
Plan du cours
- Analyse spectrale
- Optimisation en dimension finie avec et sans contraintes
Description des TP
Mise à niveau en Python (applications : conditionnement de matrices, diagonalisation)
Analyse spectrale : puissance itérée et méthode de déflation, application au PageRank de Google
Minimisation d'une fonction unimodale, application au problème d’abonnement avec pénalité (eau, electricité, gaz, internet, . . . )
Minimisation d'une fonction à plusieurs variables : application au problème de classification de données (Support vectors machine)
Résolution de systèmes linéaires par des méthodes itératives