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– Galileo Galilei – Publié le 14 octobre 2015 14 octobre 2015 par mrfournier Posté dans #1 Optimisation 5 problèmes d'optimisation 5 problèmes d'optimisation (corrigé1) 5 problèmes d'optimisation (corrigé2) 5 problèmes d'optimisation (corrigé3) Votre commentaire Entrez votre commentaire... Entrez vos coordonnées ci-dessous ou cliquez sur une icône pour vous connecter: E-mail (obligatoire) (adresse strictement confidentielle) Nom (obligatoire) Site web Vous commentez à l'aide de votre compte ( Déconnexion / Changer) Vous commentez à l'aide de votre compte Twitter. Vous commentez à l'aide de votre compte Facebook. Annuler Connexion à%s Avertissez-moi par e-mail des nouveaux commentaires. Navigation des articles Optimisation à l'aide des polygones de contraintes Optimisation – problèmes supplémentaires
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Ainsi: Δ = 22800 \Delta =22800 Comme Δ > 0 \Delta >0 alors la fonction P ′ P' admet deux racines réelles distinctes notées v 1 v_{1} et v 2 v_{2} telles que: v 1 = − b − Δ 2 a v_{1} =\frac{-b-\sqrt{\Delta}}{2a} ainsi v 1 = − 10 57 v_{1} =-10\sqrt{57} v 2 = − b + Δ 2 a v_{2} =\frac{-b+\sqrt{\Delta}}{2a} ainsi v 2 = 10 57 v_{2} =10\sqrt{57} Dans notre situation, a = 1 > 0 a=1>0, la parabole est tournée vers le haut c'est-à-dire que P ′ P' est du signe de a a à l'extérieur des racines et du signe opposé à a a entre les racines. Nous allons maintenant pouvoir dresser le tableau de variation de P P. D'après le tableau de variation, la vitesse moyenne v v pour minimiser le prix de revient du voyage est alors une vitesse de v = 10 57 v=10\sqrt{57} k m. h − 1 km. h^{-1}. Autrement dit, une vitesse de v = 75, 5 v=75, 5 k m. Il s'agit d'une valeur arrondie à 1 0 − 2 10^{-2} près.
Publicité Nous donnons un aperçu de l'optimisation et de l'analyse convexe. En fait, ce domaine est pratique et utilise en même temps des outils mathématiques profonds. Nous proposons des exercices avec des solutions détaillées pour améliorer les connaissances des élèves sur ce type de mathématiques. Exercice: Soit $binmathbb{R},, cinmathbb{R}$ et $Ainmathcal{S}_n^{++}$. Soit la fonction $f:mathbb{R}^ntomathbb{R}$ définie par begin{align*}f(x)=frac{1}{2}langle Ax, xrangle+langle b, xrangle. end{align*}Minimiser $f$ sur $mathbb{R}^n$. Solution: La fonction $f$ est strictement convexe, coercive et définie sur un fermé, donc il existe un seule $x_0in mathbb{R}^n$ qui le minimum de $f$. Ce minimum satisfait $nabla f(x_0)=0$. d'autre part, comme $A$ est symètrique alors la differentielle de $f$ est donnée par (par un calcul simple): pour tout $x, hinmathbb{R}^n, $begin{align*}Df(x). h=langle Ax+b, {align*}Alors $nabla f(x)=Ax+b$. Ainsi $Ax_0+b=0$, donc $x_0=-A^{-1}b$. Alorsbegin{align*}f(x_0)=frac{1}{2}langle A^{-1}b, {align*}