EXAMENS CORRIGES DE MODULE PROGRAMMATION MATHEMATIQUES, SMA S5 PDF

EXAMENS AVEC CORRIGES ET DES CONTROLES CONTINUES DE MODULE PROGRAMMATION MATHEMATIQUES, SMA S5 PDF


EXAMENS CORRIGES DE MODULE PROGRAMMATION MATHEMATIQUES, SMA S5 PDF Optimisation Programmation Mathématique Sciences Mathématiques et Informatiques Applications Semestre 5 SMA S5 ensemble convexe Opération convexe fermé fonction convexe Optimisation différentiable sans contraintes avec contraintes Conditions d’optimalité  Méthodes d’optimisation méthodes de descente, Méthode du gradient, Hypothèse de qualification, Karush-Kuhn-Tucker, problème avec contrainte extrêmes d’un polyèdre méthode du simplexe sécants de Kelley dualité comprise Cours de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 Résumé cours de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 Exercices corrigés de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 Série d'exercices corrigés de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 Contrôle corrigé de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 Examens corrigés de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 Travaux dirigés td de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 Modules de Semestre 5 Sciences Mathématiques et Applications Faculté Science Université Faculté des Sciences Facultés des sciences et Techniques



OBJECTIFS DU MODULE PROGRAMMATION MATHEMATIQUES SMA S5:

Introduction des problèmes d’optimisation : Problème d’optimisation linéaire, Problème d’optimisation convexe, Problème d’optimisation non linéaire.

PRE-REQUIS PEDAGOGIQUES DU MODULE PROGRAMMATION MATHEMATIQUES S5 SMA  S5:

(Indiquer le ou les module(s) requis pour suivre ce module et le semestre correspondant)
Analyses 1,2,3,4,5 et 3
DESCRIPTION DU CONTENU DU MODULE PROGRAMMATION MATHEMATIQUES S5 SMA:
  • * Fournir une description détaillée des enseignements et/ou activités pour le module (Cours, TD, TP, Activités Pratiques, ….).
  • * Pour le cas des Licences d’Etudes Fondamentales, se conformer au contenu du tronc commun national.

Module de Programmation Mathématique

Chapitre 1 : Notions fondamentales (3 séances=4h30)

Introduction :
  • -Problème d’optimisation,
  • -Problème d’optimisation linéaire,
  • -Problème d’optimisation convexe, Problème d’optimisation non linéaire.
Ensembles convexes dans IR^n:
  • -Définitions et propriétés,
  • -Exemples d’ensembles convexes,
  • -Operations sur les ensembles convexes,
  • -Projection sur un ensemble convexe fermé et séparation de convexes.
Fonctions convexes :
  • -Définitions et propriétés,
  • -Exemples de fonctions convexes,
  • -Opérations sur les fonctions convexes,
  • -Caractérisation des fonctions convexes
Chapitre 2 : Optimisation différentiable sans contraintes (2 séances=3h)
Conditions d’optimalité :
  • -Définitions,
  • -Conditions d’optimalité du premier et du second ordre.
  • Méthodes d’optimisation :
  • -Méthodes du premier ordre (Principe des méthodes de descente),
  • -Méthode du gradient.
Chapitre 3 : Optimisation différentiable avec contraintes (2 séances=3h)
Conditions d’optimalité du premier ordre :
  • -Hypothèse de qualifications,
  • -Conditions nécessaires de Karush-Kuhn-Tucker.
Chapitre 4 : Méthodes de résolutions pour les problèmes avec contraintes. (6 séances=9h)
Cas des problèmes linéaires (5 séances =7h30) :
  • -Définitions et propriétés,
  • -Principe de résolution géométrique,
  • -Caractérisation des points extrêmes d’un polyèdre,
  • -Théorèmes fondamentaux de la programmation linéaire (dualité comprise),
  • -La méthode du simplexe.
Méthode des plans sécants de Kelley (1séance=1h30)


LES DOCUMENTS


Les modules de Semestre 5 de Sciences Mathématiques et Applications SMA S5



MOTS CLÉS: Optimisation , Programmation Mathématique , Sciences Mathématiques et Informatiques Applications Semestre 5 SMA S5 , ensemble convexe , Opération , convexe fermé , fonction convexe , Optimisation différentiable , sans contraintes , avec contraintes , Conditions d’optimalité , Méthodes d’optimisation , méthodes de descente, Méthode du gradient, Hypothèse de qualification, Karush-Kuhn-Tucker, problème avec contrainte , extrêmes d’un polyèdre , méthode du simplexe , sécants de Kelley , dualité comprise , Cours de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 , Résumé cours de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 , Exercices corrigés de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 , Série d'exercices corrigés de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 , Contrôle corrigé de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 , Examens corrigés de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 , Travaux dirigés td de Optimisation: Programmation Mathématique sma s5 , Modules de Semestre 5 Sciences Mathématiques et Applications , Faculté , Science , Université , Faculté des Sciences , Facultés des sciences et Techniques.

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