Optimisation L'algorithme du simplexe de George Dantzig est une technique à la fois fondamentale et très populaire pour les problèmes de programmation linéaire. Ainsi, étant donné un ensemble d'inégalités linéaires sur variables réelles, l' algorithme permet de trouver la solution optimale pour une fonction objectif, qui est elle aussi linéaire (l'algorithme fonctionne encore quand la fonction est croissante en chacune de variables). ...Wikipedia "Algorithme du simplexe"
En mathématiques, les conditions de Kuhn- Tucker permettent de résoudre des problèmes d' optimisation sous contraintes non-linéaires d'inégalité. ...Wikipedia "Conditions de Kuhn-Tucker"
(Expectation-Maximization) Avec M la matrice transposée de M ...Wikipedia "Expectation-Maximization"
Bien que n'importe quelle loi puisse être utilisée, la plus courante est la loi normale dont la fonction de densité est une gaussienne. On parle alors de mélange gaussien. ...Wikipedia "Modèle de mélanges gaussiens"
Le multiplicateur de Lagrange est une méthode permettant de trouver des points stationnaires (maximum, minimum...) d'une fonction dérivable d'une ou plusieurs variables. ...Wikipedia "Multiplicateur de Lagrange"
En mathématiques, l'optimisation est l’étude des problèmes qui sont de la forme : ...Wikipedia "Optimisation (mathématiques)"
En mathématiques, les problèmes de programmation linéaire (PL) sont des problèmes d' optimisation où la fonction objectif et les contraintes sont toutes linéaires. Néanmoins, la plupart des résultats présentés ici sont également vrais si l'objectif est une fonction monotone croissante de chaque variable considérée. La programmation linéaire désigne également la manière de résoudre les problèmes de PL. ...Wikipedia "Programmation linéaire" Please inform your friends about http://fr.shortopedia.com
(Rows) en:Row vector ...Wikipedia "Rows"
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