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 Optimisation et analyse convexe : Exercices et problèmes corrigés, avec rappels de cours

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MessageSujet: Optimisation et analyse convexe : Exercices et problèmes corrigés, avec rappels de cours   Optimisation et analyse convexe : Exercices et problèmes corrigés, avec rappels de cours Icon_minitimeMar 15 Juil - 14:19

Titre: Optimisation et analyse convexe : Exercices et problèmes corrigés, avec rappels de cours
Auteur: Jean-Baptiste Hiriart-Urruty
Optimisation et analyse convexe : Exercices et problèmes corrigés, avec rappels de cours 002af40f_medium

EDP | 2009 | ISBN: 2759803732 | 330 pages | PDF | 3,4 MB

Ce livre est un recueil d'exercices et problèmes corrigés, de difficulté graduée, accompagnés de commentaires sur l'utilisation du résultat obtenu, sur un prolongement possible et, occasionnellement, placés dans un contexte historique. Chaque chapitre débute par des rappels de définitions et résultats du Cours. Le cadre de travail est volontairement simple, l'auteur a voulu insister sur les idées et mécanismes de base davantage que sur des généralisations possibles ou des techniques particulières à telle ou telle situation.

Les connaissances mathématiques requises pour tirer profit du recueil ont été maintenues minimales, celles normalement acquises à Bac+3 (ou Bac+2 suivant les cas). L'approche retenue pour avancer est celle d'une progression en spirale plutôt que linéaire au sens strict.

Pour ce qui est de l'enseignement, les aspects de l'optimisation et analyse convexe traités dans cet ouvrage trouvent leur place dans les formations de niveau Ml, parfois L3, (modules généralistes ou professionnalisés) et dans la formation mathématique des ingénieurs (en 2e année d'école, parfois en lre année). La connaissance de ces aspects est un préalable à des formations plus en aval, en optimisation numérique par exemple.

Jean-Baptiste Hiriart-Urruty est Professeur à l'université Paul Sabatier de Toulouse. Ses domaines d'intérêt en recherche mathématique sont l'analyse variationnelle (convexe, non lisse, appliquée) et l'optimisation (non convexe, globale).


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