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Soit un Lagrangien {\cal L}(v,q) défini de
V\times R^M dans
R.
Le lemme de dualité faible affirme que:
On considère le problème de minimisation
\inf_{v\in K} J(v) \quad \text{ avec } \quad K=\{v\in V, \ F(v)\leq0 \}
où F(v) =(F_1(v),...,F_M(v)) est une fonction de
V dans
R^M. Pour un point de minimum local
u\in K, on écrit la condition d'optimalité avec un multiplicateur de Lagrange
\lambda\in R^M.
Donner la bonne condition qui permet d'affirmer qu'une fonction J d'un espace de Hilbert
V dans
R est différentiable au sens de Fréchet.
Lorsque l'on minimise une fonction différentiable J d'un espace de Hilbert
V dans
R sur un ensemble convexe
K\subset V, un point de minimum
u\in K vérifie l'inéquation d'Euler qui s'écrit
\langle J'(u) , v-u \rangle \geq 0 \quad \text{ pour tout } v\in K
Cochez toutes les affirmations correctes ci-dessous.
Une fonction convexe vérifie une ou plusieurs des propriétés ci-dessous. Cocher toutes les bonnes réponses:
On considère le problème d'optimisation sous contrainte d'égalité
\inf_{F(v)=0} J(v)
où J est une fonction d'un espace de Hilbert
V dans
R et
F est une fonction de
V dans
R^M.
Une condition d'optimalité en un point de minimum local u\in V s'écrit
J^\prime(u)+\sum^M_{i=1}\,\lambda_iF^\prime_i(u)=0
où les réels \lambda_i sont les multiplicateurs de Lagrange.
Quelle est la condition suffisante parmi celles ci-dessous qui permet d'affirmer la véracité de cette condition d'optimalité ?
Soit la fonction de R^n dans
R définie par
J(x) = \frac12 Ax\cdot x - b\cdot (Bx )
où A est une matrice symétrique,
B est une matrice quelconque et
b\in R^n.
Sa dérivée est:
Une fonction convexe, définie sur tout l'espace et localement bornée, peut ne pas être continue.
Pour une fonction convexe, définie sur tout l'espace, il n'y a pas de différence entre un minimum local et un minimum global.
Soit K un sous-ensemble non-vide et borné de
R^n. Soit
J une fonction continue sur
R^n.
Il existe toujours un point de minimum u\in K de
J sur
K, c'est-à-dire que
J(u) \leq J(v) \quad \forall v\in K .
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