Matière : Optimisation sans contraintes

Crédits : 5

Coefficient : 2

Objectifs de l’enseignement

Le module propose une introduction à l’optimisation sans contraintes. Un étudiant ayant suivi ce cours saura reconnaître les outils et résultats de base en optimisation ainsi que les principales méthodes utilisées dans la pratique. Des séances de travaux pratiques sont proposées pour être notamment implémentées sous le logiciel de calcul scientifique Matlab et ce, afin d’assimiler les notions théoriques des algorithmes vues en cours.

Connaissances préalables recommandées : Notions de base de calcul différentiel dans .

Contenu de la matière :

Chapitre 1 : Quelques rappels de calcul différentiel, Convexité

Chapitre 2 : Minimisation sans contraintes

Chapitre3 : Algorithmes

Mode d'évaluation: Examen (60%) , contrôle continu (40%)