La notion de dualité
|
|
- Martine Jobin
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 La notion de dualité Dual d un PL sous forme standard Un programme linéaire est caractérisé par le tableau simplexe [ ] A b. c Par définition, le problème dual est obtenu en transposant ce tableau. [ A T c T ]. b T Soit v R n le vecteur-colonne des variables du problème dual ou u R n le vecteur-ligne des variables du problème dual. 38
2 Le problème primal s écrit: (P ) Min x z = cx sous Ax = b et x 0 Le problème dual s écrit: (D) ou encore, avec u = v T, (D) Max v w = b T v sous A T v c T et v 0 ou < 0 Max u w = ub sous ua c et u 0 ou < 0 39
3 Dual d un PL sous forme générale Primal Dual Minimiser cx Second membre c T Second membre b Maximiser b T v A matrice des contraintes A T matrice des contraintes Contrainte j Variable v j 0 Variable x i 0 Contrainte i contrainte j = Variable v j 0 ou 0 Variable x i 0 ou 0 Contrainte i = 40
4 Théorèmes de la dualité 1. Le dual du dual est le primal. En effet, la transposée d une matrice est la matrice elle-même. 2. Si x et ū sont respectivement des solutions du primal et du dual, alors: z = c x w = ūb. Démonstration : Dans (P), multiplions les 2 termes de la contrainte A x = b à gauche par ū ūa x = ūb Dans (D), multiplions les 2 termes de l inégalité ūa c à droite par x: ( x 0): ūa x c x. D où ūb c x. Interprétation : Une solution primale admissible sous-optimale est meilleure qu optimale, mais non admissible pour le problème dual. Une solution duale admissible sous-optimale est meilleure qu optimale, mais non admissible pour le problème primal. 41
5 3. Si (P) et (D) ont des solutions, alors chacun d entre eux a une solution optimale et: z = min cx = w = max ub Réciproquement, si x est admissible pour (P) et u est admissible pour (D) et que cx = ub, alors x est optimal pour (P) et u est optimal pour (D). Si l un d eux a un optimum non borné, l autre n a pas de solution. 4. Complémentarité: Une CNS pour que (x, u ) soit optimal est: (u A j c j )x j = 0 j = 1,.., n, A j représentant la jème colonne de A. Eléments de démonstration : donc ūa x = ūb ūa x c x = ūb c x L égalité est obtenue si et seulement si (x, u ) est optimal. Interprétation Les variables x j 0 sont associées aux contraintes inégalité ua j c j : Une variable duale associée à une contrainte inégalité non saturée (ua j < c j ) est nécessairement nulle. Une variable duale associée à une contrainte saturée (ua j = c j ) est nécessairement positive.
6 Interprétation économique de la dualité: La variable duale associée à une contrainte correspond au coût de cette contrainte dans la solution courante. Si cette contrainte est saturée, ce coût est positif. Il est nul si cette contrainte n est pas saturée. Utilisation algorithmique de la dualité Résolution du dual La première utilisation, évidente, du problème dual, est de le résoudre s il est plus simple que le problème primal. Ce sera le cas, en particulier, lorsque le problème primal n a pas de solution admissible évidente mais qu il est facile d en construire une pour le problème primal. 42
7 Propriétés du dual On remarque que la condition d admissibilité d une solution de base pour le problème dual est c 0, qui est la condition d optimalité du problème primal. De façon analogue (duale), la condition d admissibilité d une solution de base pour le problème primal est b 0, qui est la condition d optimalité du problème dual. On résoudra donc plutôt le problème dual au lieu du problème primal s il est plus simple ou (et) si l on parvient plus facilement à construire une solution avec c 0 qu avec b 0 43
8 Exemple Min x1,x 2 z = 4x 1 + 6x x 3 sous x 1 + 3x 3 3 sous x 2 + 2x 3 5 et x 1, x 2, x 3 0 L introduction de variables d écart x 4 et x 5 conduit au tableau simplexe suivant: x 4 x 5 x 1 x 2 x 3 z (1) (2) (c) La solution de base construite avec comme variables de base les variables d écart n est pas admissible car les termes de b sont négatifs. Mais on peut remarquer que tous les coûts réduits associés aux variables d écart sont positifs. La valeur de base du critère est donc un minorant de la valeur optimale du critère. 44
9 Problème dual Cette propriété sur les coûts réduits indique que la solution de base associée est admissible pour le problème dual. Le problème dual s écrit: Max u1,u 2 w = 3u 1 + 5u 2 sous u 1 4 u 2 6 3u 1 + 2u 2 18 et u 1, u
10 Appliquons la méthode du simplexe au problème dual. Etape 1: u 3 u 4 u 5 u 1 u 2 w (1) (2) (3) (c) Etape 2: variable entrante u 2, variable sortante u 4, puis variable entrante u 1, variable sortante u 5, ce qui donne u 3 u 2 u 1 u 5 u 4 w (1) /3 2/3 0 2 (2) (3) /3-2/3 0 2 (c) La solution duale optimale est donc: w = 36, u 1 = 2, u 2 = 6, u 3 = 2, u 4 = u 5 = 0. 46
11 L algorithme dual du simplexe 1. Base initiale en représentation primale, non-réalisable pour le primal mais correspondant à une solution réalisable du problème dual : B 0, k = 0. Pour être duale-réalisable, on doit avoir, pour une minimisation, c N 0, et pour une maximisation, c N 0 2. Pour k, calculer b = B 1 b, π = c B B 1, c N = c N πn, Ā = B 1 A, 3. Si b 0, STOP, optimum réalisable atteint Sinon, choisir s tel que b s 0. En pratique, on choisit la variable de base dont la valeur est la plus négative. Cette variable sort de la base. Elle sera donc nulle dans la base de l itération k+1. 47
12 4. Pivot. Soit Ā s la ligne s de Ā. On fait entrer dans la base une variable de base à coefficient négatif dans Ā s. On choisit comme variable entrante i celle c pour laquelle le rapport i est non-négatif Ā is et minimal, de façon à faire croître le critère le moins possible. Construire la nouvelle base, B et aller en 2-
13 Exemple x 4 x 5 x 1 x 2 x 3 z (1) (2) (c) On constate que la solution est duale-réalisable car les coefficients c i sont non-négatifs. Etape 1 On choisit x 5 comme variable de base sortante. La variable entrante est x 2, que l on élimine dans l équation (c), ce qui donne, après permutation des colonnes de x 5 et x 2 : x 4 x 2 x 1 x 5 x 3 z (1) (2) (c) On constate que la solution est restée duale-réalisable car les coefficients c i sont non-négatifs. 48
14 Etape 2 La nouvelle variable sortante est x 4 et la nouvelle variable entrant en base est x 3, ce qui donne: x 3 x 2 x 1 x 5 x 4 z (1) 1 0 1/3 0-1/3 0 1 (2) 0 1-2/3-1 2/3 0 3 (c) La solution est devenue primale-réalisable tout en restant duale-réalisable. Elle est donc optimale. La solution primale optimale est donc : z = 36, x 1 = 0, x 2 = 3, x 3 = 1.
15 Utilisation de la complémentarité La solution duale et la solution primale optimales ont été obtenues par deux techniques différentes. On vérifie que z = w = 36, mais ce résultat était connu théoriquement. De même, la théorie permet directement de trouver les valeurs optimales des variables duales. On a donc en pratique un seul problème à résoudre, Théorème La valeur optimale de la variable duale associée à une contrainte inégalité est égale (au signe pres) au coût réduit de la variable d écart associée dans le tableau simplexe de la solution primale optimale. Exemple: Ici, à partir de la solution primale, on déduit: u 1 = 2, u 2 = 6. En reportant ces valeurs dans l expression du dual, on obtient les variables d écart du dual: u 3 = 2, u 4 = 0 u 5 = 0. 49
16 Algorithme primal-dual Dans le cas où il est difficile de trouver une solution primale-réalisable mais aussi une solution duale-réalisable, on peut partir d une initialisation quelconque des variables et procéder alternativement par optimisation duale et primale. L introduction de variables artificielle est un autre moyen de résoudre le problème de recherche d une solution initiale admissible. Il s agit alors de la méthode dite révisée du simplexe. 50
17 Application Numérique Voici des valeurs numériques relatives au problème de transport: QUANTITES DEMANDEES QUANTITES DISPONIBLES PARIS MARSEILLE 1 LE HAVRE TOULOUSE BORDEAUX Application Numérique Minimiser z = 5x x x x x x 23 sous les contraintes: x 11 + x 12 + x x 21 + x 22 + x x 11 x x 12 x x 13 x x ij 0 pour i = 1, 2, pour j = 1,.., 3. 51
18 Interprétation du problème dual Le problème primal exprime le point de vue du constructeur qui cherche à minimiser ses coûts de production. Le problème dual s écrit ainsi : Maximiser z = 550u 1 350u v v v 3 sous les contraintes: v 1 u 1 5 v 2 u 1 6 v 3 u 1 3 v 1 u 2 3 v 2 u 2 5 v 3 u 2 5 u i 0 pour i = 1, 2, v j 0 pour j = 1,.., 3. 52
19 Interprétation du problème dual Le problème dual exprime le point de vue du transporteur qui veut maximiser son profit. Ses variables sont les prix d achat à Marseille (u 1 ) et au Havre (u 2 ) et ses prix de vente à Paris (v 1 ), Toulouse (v 2 ) et Bordeaux (v 3 ). Les quantités qu il doit acheter et vendre sont fixées. Les contraintes du problème dual expriment que les prix sont compétitifs, c est à dire acceptables pour le constructeur. 53
20 Résolution La valeur optimale du critère est 3700 $. Elle correspond au graphe d approvisionnement suiv- QUANTITES DEMANDEES QUANTITES DISPONIBLES PARIS MARSEILLE TOULOUSE ant. 350 LE HAVRE BORDEAUX Solution optimale 54
21 Approche Lagrangienne en Programmation Linéaire Le lagrangien d un problème permet de combiner la formulation duale et la formulation primale. Soit x le vecteur de variables de (P), appelées variables primales. Soit u le vecteur de variables de (D), appelées variables duales. Les variables duales sont associées aux contraintes Ax = b du problème primal. Elles sont encore appelées multiplicateurs de Lagrange, car elles sont associées multiplicativement aux contraintes à travers les relations de complémentarité à l optimum : u j (b j A j x ) = 0. 55
22 Approche Lagrangienne en Programmation Linéaire Le lagrangien du problème est la fonction: L(x, u) = cx + u(b Ax) Résoudre le problème (P) est équivalent à résoudre son problème dual (D). Ces problèmes sont équivalents au problème suivant : Max u Min x 0 L(x, u) = cx + u(b Ax) Le problème d optimisation sous contraintes revient à la recherche du point selle du lagrangien sans contraintes. 56
23 Lemme de Farkas-Minkowski C est un lemme tres utile dans de nombreuses démonstration, et à la base des propriétés de dualité. Lemme Un et un seul des systàmes linéaires suivants a une solution : { Ax b x 0 et ua 0 u 0 ub < 0 Il y a de nombreuses variantes de ce Lemme. Corollaire du Lemme de Farkas x 0; Ax = b si et seulement si ua 0 = ub 0 (b, u R m ). Corollaire x; Ax b si et seulement si u 0 et ua = 0 = ub 0 (b, u R m ). Corollaire x 0; Ax b si et seulement si u 0 et ua 0 = ub 0 (b, u R m ). 57
Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/
Recherche opérationnelle Les démonstrations et les exemples seront traités en cours Souad EL Bernoussi Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Table des matières 1 Programmation
Plus en détailExercices du Cours de la programmation linéaire donné par le Dr. Ali DERBALA
75. Un plombier connaît la disposition de trois tuyaux sous des dalles ( voir figure ci dessous ) et il lui suffit de découvrir une partie de chacun d eux pour pouvoir y poser les robinets. Il cherche
Plus en détailProgrammation linéaire
1 Programmation linéaire 1. Le problème, un exemple. 2. Le cas b = 0 3. Théorème de dualité 4. L algorithme du simplexe 5. Problèmes équivalents 6. Complexité de l Algorithme 2 Position du problème Soit
Plus en détailOptimisation Discrète
Prof F Eisenbrand EPFL - DISOPT Optimisation Discrète Adrian Bock Semestre de printemps 2011 Série 7 7 avril 2011 Exercice 1 i Considérer le programme linéaire max{c T x : Ax b} avec c R n, A R m n et
Plus en détailProgrammation linéaire
Programmation linéaire DIDIER MAQUIN Ecole Nationale Supérieure d Electricité et de Mécanique Institut National Polytechnique de Lorraine Mathématiques discrètes cours de 2ème année Programmation linéaire
Plus en détailProgrammation linéaire et Optimisation. Didier Smets
Programmation linéaire et Optimisation Didier Smets Chapitre 1 Un problème d optimisation linéaire en dimension 2 On considère le cas d un fabricant d automobiles qui propose deux modèles à la vente, des
Plus en détailProgrammation Linéaire - Cours 1
Programmation Linéaire - Cours 1 P. Pesneau pierre.pesneau@math.u-bordeaux1.fr Université Bordeaux 1 Bât A33 - Bur 265 Ouvrages de référence V. Chvátal - Linear Programming, W.H.Freeman, New York, 1983.
Plus en détailLa programmation linéaire : une introduction. Qu est-ce qu un programme linéaire? Terminologie. Écriture mathématique
La programmation linéaire : une introduction Qu est-ce qu un programme linéaire? Qu est-ce qu un programme linéaire? Exemples : allocation de ressources problème de recouvrement Hypothèses de la programmation
Plus en détailOptimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications
Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications A. Optimisation sans contrainte.... Généralités.... Condition nécessaire et condition suffisante
Plus en détailRésolution de systèmes linéaires par des méthodes directes
Résolution de systèmes linéaires par des méthodes directes J. Erhel Janvier 2014 1 Inverse d une matrice carrée et systèmes linéaires Ce paragraphe a pour objet les matrices carrées et les systèmes linéaires.
Plus en détailCours 02 : Problème général de la programmation linéaire
Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire Cours 02 : Problème général de la Programmation Linéaire. 5 . Introduction Un programme linéaire s'écrit sous la forme suivante. MinZ(ou maxw) =
Plus en détailCours de Recherche Opérationnelle IUT d Orsay. Nicolas M. THIÉRY. E-mail address: Nicolas.Thiery@u-psud.fr URL: http://nicolas.thiery.
Cours de Recherche Opérationnelle IUT d Orsay Nicolas M. THIÉRY E-mail address: Nicolas.Thiery@u-psud.fr URL: http://nicolas.thiery.name/ CHAPTER 1 Introduction à l optimisation 1.1. TD: Ordonnancement
Plus en détailSujet 4: Programmation stochastique propriétés de fonction de recours
Sujet 4: Programmation stochastique propriétés de fonction de recours MSE3313: Optimisation Stochastiqe Andrew J. Miller Dernière mise au jour: October 19, 2011 Dans ce sujet... 1 Propriétés de la fonction
Plus en détailFonctions de plusieurs variables
Module : Analyse 03 Chapitre 00 : Fonctions de plusieurs variables Généralités et Rappels des notions topologiques dans : Qu est- ce que?: Mathématiquement, n étant un entier non nul, on définit comme
Plus en détailChp. 4. Minimisation d une fonction d une variable
Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable Avertissement! Dans tout ce chapître, I désigne un intervalle de IR. 4.1 Fonctions convexes d une variable Définition 9 Une fonction ϕ, partout définie
Plus en détailThéorie et codage de l information
Théorie et codage de l information Les codes linéaires - Chapitre 6 - Principe Définition d un code linéaire Soient p un nombre premier et s est un entier positif. Il existe un unique corps de taille q
Plus en détailCalcul différentiel sur R n Première partie
Calcul différentiel sur R n Première partie Université De Metz 2006-2007 1 Définitions générales On note L(R n, R m ) l espace vectoriel des applications linéaires de R n dans R m. Définition 1.1 (différentiabilité
Plus en détailLES MÉTHODES DE POINT INTÉRIEUR 1
Chapitre XIII LES MÉTHODES DE POINT INTÉRIEUR 1 XIII.1 Introduction Nous débutons par un rappel de la formulation standard d un problème d optimisation 2 linéaire et donnons un bref aperçu des différences
Plus en détailCalcul matriciel. Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes.
1 Définitions, notations Calcul matriciel Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes. On utilise aussi la notation m n pour le
Plus en détailChapitre 3. Les distributions à deux variables
Chapitre 3. Les distributions à deux variables Jean-François Coeurjolly http://www-ljk.imag.fr/membres/jean-francois.coeurjolly/ Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Grenoble University 1 Distributions conditionnelles
Plus en détailChapitre 3. Mesures stationnaires. et théorèmes de convergence
Chapitre 3 Mesures stationnaires et théorèmes de convergence Christiane Cocozza-Thivent, Université de Marne-la-Vallée p.1 I. Mesures stationnaires Christiane Cocozza-Thivent, Université de Marne-la-Vallée
Plus en détailThéorème du point fixe - Théorème de l inversion locale
Chapitre 7 Théorème du point fixe - Théorème de l inversion locale Dans ce chapitre et le suivant, on montre deux applications importantes de la notion de différentiabilité : le théorème de l inversion
Plus en détailBaccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé
Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 204 Corrigé EXERCICE 4 points Commun à tous les candidats. Proposition fausse. La tangente T, passant par les points A et B d abscisses distinctes, a pour coefficient
Plus en détailContexte. Pour cela, elles doivent être très compliquées, c est-à-dire elles doivent être très différentes des fonctions simples,
Non-linéarité Contexte Pour permettre aux algorithmes de cryptographie d être sûrs, les fonctions booléennes qu ils utilisent ne doivent pas être inversées facilement. Pour cela, elles doivent être très
Plus en détailINFO-F-310 - Algorithmique 3 et Recherche Opérationnelle
INFO-F- - Algorithmique et Recherche Opérationnelle Yves De Smet Bernard Fortz - Table des matières I Introduction Aide à la décision et modèles mathématiques Quelques exemples de modèles mathématiques
Plus en détailRECHERCHE OPERATIONNELLE
RECHERCHE OPERATIONNELLE 0. Introduction. Ce cours a été enseigné jusqu en 2002, en année de licence, à la MIAGE de NANCY. L objectif principal de ce cours est d acquérir une connaissance approfondie de
Plus en détailLe théorème de Perron-Frobenius, les chaines de Markov et un célèbre moteur de recherche
Le théorème de Perron-Frobenius, les chaines de Markov et un célèbre moteur de recherche Bachir Bekka Février 2007 Le théorème de Perron-Frobenius a d importantes applications en probabilités (chaines
Plus en détailProgrammation linéaire
CHAPTER 1 Programmation linéaire 1.1. Qu'est-ce que la programmation linéaire 1.1.1. Exemple: le problème du régime de Polly [1, p.3]. Besoins journaliers: Énergie: 2000 kcal Protéines: 55g Calcium: 800
Plus en détailChapitre 5 : Flot maximal dans un graphe
Graphes et RO TELECOM Nancy A Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe J.-F. Scheid 1 Plan du chapitre I. Définitions 1 Graphe Graphe valué 3 Représentation d un graphe (matrice d incidence, matrice d
Plus en détailUne forme générale de la conjecture abc
Une forme générale de la conjecture abc Nicolas Billerey avec l aide de Manuel Pégourié-Gonnard 6 août 2009 Dans [Lan99a], M Langevin montre que la conjecture abc est équivalente à la conjecture suivante
Plus en détail3 Approximation de solutions d équations
3 Approximation de solutions d équations Une équation scalaire a la forme générale f(x) =0où f est une fonction de IR dans IR. Un système de n équations à n inconnues peut aussi se mettre sous une telle
Plus en détailRésolution d équations non linéaires
Analyse Numérique Résolution d équations non linéaires Said EL HAJJI et Touria GHEMIRES Université Mohammed V - Agdal. Faculté des Sciences Département de Mathématiques. Laboratoire de Mathématiques, Informatique
Plus en détailOPTIMISATION À UNE VARIABLE
OPTIMISATION À UNE VARIABLE Sommaire 1. Optimum locaux d'une fonction... 1 1.1. Maximum local... 1 1.2. Minimum local... 1 1.3. Points stationnaires et points critiques... 2 1.4. Recherche d'un optimum
Plus en détailExercices Corrigés Premières notions sur les espaces vectoriels
Exercices Corrigés Premières notions sur les espaces vectoriels Exercice 1 On considére le sous-espace vectoriel F de R formé des solutions du système suivant : x1 x 2 x 3 + 2x = 0 E 1 x 1 + 2x 2 + x 3
Plus en détailExercice : la frontière des portefeuilles optimaux sans actif certain
Exercice : la frontière des portefeuilles optimaux sans actif certain Philippe Bernard Ingénierie Economique & Financière Université Paris-Dauphine Février 0 On considère un univers de titres constitué
Plus en détailApproximations variationelles des EDP Notes du Cours de M2
Approximations variationelles des EDP Notes du Cours de M2 Albert Cohen Dans ce cours, on s intéresse à l approximation numérique d équations aux dérivées partielles linéaires qui admettent une formulation
Plus en détailwww.h-k.fr/publications/objectif-agregation
«Sur C, tout est connexe!» www.h-k.fr/publications/objectif-agregation L idée de cette note est de montrer que, contrairement à ce qui se passe sur R, «sur C, tout est connexe». Cet abus de langage se
Plus en détailCHOIX OPTIMAL DU CONSOMMATEUR. A - Propriétés et détermination du choix optimal
III CHOIX OPTIMAL DU CONSOMMATEUR A - Propriétés et détermination du choix optimal La demande du consommateur sur la droite de budget Résolution graphique Règle (d or) pour déterminer la demande quand
Plus en détailDérivées d ordres supérieurs. Application à l étude d extrema.
Chapitre 5 Dérivées d ordres supérieurs. Application à l étude d extrema. On s intéresse dans ce chapitre aux dérivées d ordre ou plus d une fonction de plusieurs variables. Comme pour une fonction d une
Plus en détailCours d analyse numérique SMI-S4
ours d analyse numérique SMI-S4 Introduction L objet de l analyse numérique est de concevoir et d étudier des méthodes de résolution de certains problèmes mathématiques, en général issus de problèmes réels,
Plus en détailÉquations non linéaires
Équations non linéaires Objectif : trouver les zéros de fonctions (ou systèmes) non linéaires, c-à-d les valeurs α R telles que f(α) = 0. y f(x) α 1 α 2 α 3 x Equations non lineaires p. 1/49 Exemples et
Plus en détailCCP PSI - 2010 Mathématiques 1 : un corrigé
CCP PSI - 00 Mathématiques : un corrigé Première partie. Définition d une structure euclidienne sur R n [X]... B est clairement symétrique et linéaire par rapport à sa seconde variable. De plus B(P, P
Plus en détailPolynômes à plusieurs variables. Résultant
Polynômes à plusieurs variables. Résultant Christophe Ritzenthaler 1 Relations coefficients-racines. Polynômes symétriques Issu de [MS] et de [Goz]. Soit A un anneau intègre. Définition 1.1. Soit a A \
Plus en détailMathématiques appliquées à l'économie et à la Gestion
Mathématiques appliquées à l'économie et à la Gestion Mr Makrem Ben Jeddou Mme Hababou Hella Université Virtuelle de Tunis 2008 Continuité et dérivation1 1- La continuité Théorème : On considère un intervalle
Plus en détailLes équations différentielles
Les équations différentielles Equations différentielles du premier ordre avec second membre Ce cours porte exclusivement sur la résolution des équations différentielles du premier ordre avec second membre
Plus en détailCHAPITRE 5. Stratégies Mixtes
CHAPITRE 5 Stratégies Mixtes Un des problèmes inhérents au concept d équilibre de Nash en stratégies pures est que pour certains jeux, de tels équilibres n existent pas. P.ex.le jeu de Pierre, Papier,
Plus en détailLa classification automatique de données quantitatives
La classification automatique de données quantitatives 1 Introduction Parmi les méthodes de statistique exploratoire multidimensionnelle, dont l objectif est d extraire d une masse de données des informations
Plus en détailPlus courts chemins, programmation dynamique
1 Plus courts chemins, programmation dynamique 1. Plus courts chemins à partir d un sommet 2. Plus courts chemins entre tous les sommets 3. Semi-anneau 4. Programmation dynamique 5. Applications à la bio-informatique
Plus en détailCours de recherche opérationnelle I
1 Cours de recherche opérationnelle I Nadia Brauner Nadia.Brauner@imag.fr Grenoble, 2014-2015 Auteurs Ont participé à la rédaction de ce cours (par ordre d arrivée) Nadia Brauner Christophe Rapine Julien
Plus en détailTravaux dirigés n 1. Programmation linéaire
Université de Reims Champagne Ardenne U.F.R. de Sciences Exactes et Naturelles MASTER 1 Informatique - 2014/2015 Pierre Delisle Travaux dirigés n 1 Programmation linéaire Exercice 1 (Résolution d'un programme
Plus en détailLes indices à surplus constant
Les indices à surplus constant Une tentative de généralisation des indices à utilité constante On cherche ici en s inspirant des indices à utilité constante à définir un indice de prix de référence adapté
Plus en détailLa Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1
La Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1 La licence Mathématiques et Economie-MASS de l Université des Sciences Sociales de Toulouse propose sur les trois
Plus en détailContinuité et dérivabilité d une fonction
DERNIÈRE IMPRESSIN LE 7 novembre 014 à 10:3 Continuité et dérivabilité d une fonction Table des matières 1 Continuité d une fonction 1.1 Limite finie en un point.......................... 1. Continuité
Plus en détailThéorèmes de Point Fixe et Applications 1
Théorèmes de Point Fixe et Applications 1 Victor Ginsburgh Université Libre de Bruxelles et CORE, Louvain-la-Neuve Janvier 1999 Published in C. Jessua, C. Labrousse et D. Vitry, eds., Dictionnaire des
Plus en détailOptimisation des fonctions de plusieurs variables
Optimisation des fonctions de plusieurs variables Hervé Hocquard Université de Bordeaux, France 8 avril 2013 Extrema locaux et globaux Définition On étudie le comportement d une fonction de plusieurs variables
Plus en détailPremière partie. Préliminaires : noyaux itérés. MPSI B 6 juin 2015
Énoncé Soit V un espace vectoriel réel. L espace vectoriel des endomorphismes de V est désigné par L(V ). Lorsque f L(V ) et k N, on désigne par f 0 = Id V, f k = f k f la composée de f avec lui même k
Plus en détail* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable T : pour travailler et mémoriser le cours
Exo7 Continuité (étude globale). Diverses fonctions Exercices de Jean-Louis Rouget. Retrouver aussi cette fiche sur www.maths-france.fr * très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile *****
Plus en détailCours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables
Cours d Analyse Fonctions de plusieurs variables Licence 1ère année 2007/2008 Nicolas Prioux Université de Marne-la-Vallée Table des matières 1 Notions de géométrie dans l espace et fonctions à deux variables........
Plus en détailBaccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé
Baccalauréat S ntilles-guyane 11 septembre 14 Corrigé EXERCICE 1 6 points Commun à tous les candidats Une entreprise de jouets en peluche souhaite commercialiser un nouveau produit et à cette fin, effectue
Plus en détailDualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies
Chapitre 6 Dualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies Nous allons maintenant revenir sur les espaces L p du Chapitre 4, à la lumière de certains résultats du Chapitre 5. Sauf mention
Plus en détail1 Complément sur la projection du nuage des individus
TP 0 : Analyse en composantes principales (II) Le but de ce TP est d approfondir nos connaissances concernant l analyse en composantes principales (ACP). Pour cela, on reprend les notations du précédent
Plus en détailFonction inverse Fonctions homographiques
Fonction inverse Fonctions homographiques Année scolaire 203/204 Table des matières Fonction inverse 2. Définition Parité............................................ 2.2 Variations Courbe représentative...................................
Plus en détailI Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11. 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique... 13 1.2 Le plan... 18 1.3 Problème...
TABLE DES MATIÈRES 5 Table des matières I Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique................... 13 1.2 Le plan...................................
Plus en détailExo7. Matrice d une application linéaire. Corrections d Arnaud Bodin.
Exo7 Matrice d une application linéaire Corrections d Arnaud odin. Exercice Soit R muni de la base canonique = ( i, j). Soit f : R R la projection sur l axe des abscisses R i parallèlement à R( i + j).
Plus en détailEteindre. les. lumières MATH EN JEAN 2013-2014. Mme BACHOC. Elèves de seconde, première et terminale scientifiques :
MTH EN JEN 2013-2014 Elèves de seconde, première et terminale scientifiques : Lycée Michel Montaigne : HERITEL ôme T S POLLOZE Hélène 1 S SOK Sophie 1 S Eteindre Lycée Sud Médoc : ROSIO Gauthier 2 nd PELGE
Plus en détailArbres binaires de décision
1 Arbres binaires de décision Résumé Arbres binaires de décision Méthodes de construction d arbres binaires de décision, modélisant une discrimination (classification trees) ou une régression (regression
Plus en détailIntroduction à l étude des Corps Finis
Introduction à l étude des Corps Finis Robert Rolland (Résumé) 1 Introduction La structure de corps fini intervient dans divers domaines des mathématiques, en particulier dans la théorie de Galois sur
Plus en détailChapitre 2. Matrices
Département de mathématiques et informatique L1S1, module A ou B Chapitre 2 Matrices Emmanuel Royer emmanuelroyer@mathuniv-bpclermontfr Ce texte mis gratuitement à votre disposition a été rédigé grâce
Plus en détailFonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples
45 Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples Les espaces vectoriels considérés sont réels, non réduits au vecteur nul et
Plus en détailLimites finies en un point
8 Limites finies en un point Pour ce chapitre, sauf précision contraire, I désigne une partie non vide de R et f une fonction définie sur I et à valeurs réelles ou complees. Là encore, les fonctions usuelles,
Plus en détailAnalyse en Composantes Principales
Analyse en Composantes Principales Anne B Dufour Octobre 2013 Anne B Dufour () Analyse en Composantes Principales Octobre 2013 1 / 36 Introduction Introduction Soit X un tableau contenant p variables mesurées
Plus en détailExo7. Calculs de déterminants. Fiche corrigée par Arnaud Bodin. Exercice 1 Calculer les déterminants des matrices suivantes : Exercice 2.
Eo7 Calculs de déterminants Fiche corrigée par Arnaud Bodin Eercice Calculer les déterminants des matrices suivantes : Correction Vidéo ( ) 0 6 7 3 4 5 8 4 5 6 0 3 4 5 5 6 7 0 3 5 4 3 0 3 0 0 3 0 0 0 3
Plus en détailCalcul différentiel. Chapitre 1. 1.1 Différentiabilité
Chapitre 1 Calcul différentiel L idée du calcul différentiel est d approcher au voisinage d un point une fonction f par une fonction plus simple (ou d approcher localement le graphe de f par un espace
Plus en détailI. Ensemble de définition d'une fonction
Chapitre 2 Généralités sur les fonctions Fonctions de références et fonctions associées Ce que dit le programme : Étude de fonctions Fonctions de référence x x et x x Connaître les variations de ces deux
Plus en détail1 de 46. Algorithmique. Trouver et Trier. Florent Hivert. Mél : Florent.Hivert@lri.fr Page personnelle : http://www.lri.fr/ hivert
1 de 46 Algorithmique Trouver et Trier Florent Hivert Mél : Florent.Hivert@lri.fr Page personnelle : http://www.lri.fr/ hivert 2 de 46 Algorithmes et structures de données La plupart des bons algorithmes
Plus en détailFIMA, 7 juillet 2005
F. Corset 1 S. 2 1 LabSAD Université Pierre Mendes France 2 Département de Mathématiques Université de Franche-Comté FIMA, 7 juillet 2005 Plan de l exposé plus court chemin Origine du problème Modélisation
Plus en détailSujet proposé par Yves M. LEROY. Cet examen se compose d un exercice et de deux problèmes. Ces trois parties sont indépendantes.
Promotion X 004 COURS D ANALYSE DES STRUCTURES MÉCANIQUES PAR LA MÉTHODE DES ELEMENTS FINIS (MEC 568) contrôle non classant (7 mars 007, heures) Documents autorisés : polycopié ; documents et notes de
Plus en détailExtrait du poly de Stage de Grésillon 1, août 2010
MINI-COURS SUR LES POLYNÔMES À UNE VARIABLE Extrait du poly de Stage de Grésillon 1, août 2010 Table des matières I Opérations sur les polynômes 3 II Division euclidienne et racines 5 1 Division euclidienne
Plus en détailI. Polynômes de Tchebychev
Première épreuve CCP filière MP I. Polynômes de Tchebychev ( ) 1.a) Tout réel θ vérifie cos(nθ) = Re ((cos θ + i sin θ) n ) = Re Cn k (cos θ) n k i k (sin θ) k Or i k est réel quand k est pair et imaginaire
Plus en détailDe même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que
Introduction. On suppose connus les ensembles N (des entiers naturels), Z des entiers relatifs et Q (des nombres rationnels). On s est rendu compte, depuis l antiquité, que l on ne peut pas tout mesurer
Plus en détailRO04/TI07 - Optimisation non-linéaire
RO04/TI07 - Optimisation non-linéaire Stéphane Mottelet Université de Technologie de Compiègne Printemps 2003 I Motivations et notions fondamentales 4 I1 Motivations 5 I2 Formes quadratiques 13 I3 Rappels
Plus en détailIntroduction à la théorie des graphes. Solutions des exercices
CAHIERS DE LA CRM Introduction à la théorie des graphes Solutions des exercices Didier Müller CAHIER N O 6 COMMISSION ROMANDE DE MATHÉMATIQUE 1 Graphes non orientés Exercice 1 On obtient le graphe biparti
Plus en détailImage d un intervalle par une fonction continue
DOCUMENT 27 Image d un intervalle par une fonction continue La continuité d une fonction en un point est une propriété locale : une fonction est continue en un point x 0 si et seulement si sa restriction
Plus en détailDOCM 2013 http://docm.math.ca/ Solutions officielles. 1 2 10 + 1 2 9 + 1 2 8 = n 2 10.
A1 Trouvez l entier positif n qui satisfait l équation suivante: Solution 1 2 10 + 1 2 9 + 1 2 8 = n 2 10. En additionnant les termes du côté gauche de l équation en les mettant sur le même dénominateur
Plus en détailOrdonnancement. N: nains de jardin. X: peinture extérieure. E: électricité T: toit. M: murs. F: fondations CHAPTER 1
CHAPTER 1 Ordonnancement 1.1. Étude de cas Ordonnancement de tâches avec contraintes de précédences 1.1.1. Exemple : construction d'une maison. Exercice. On veut construire une maison, ce qui consiste
Plus en détailNombres premiers. Comment reconnaître un nombre premier? Mais...
Introduction Nombres premiers Nombres premiers Rutger Noot IRMA Université de Strasbourg et CNRS Le 19 janvier 2011 IREM Strasbourg Definition Un nombre premier est un entier naturel p > 1 ayant exactement
Plus en détailEléments de Théorie des Graphes et Programmation Linéaire
INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE LORRAINE Ecole Nationale Supérieure d Electricité et de Mécanique Eléments de Théorie des Graphes et Programmation Linéaire Didier Maquin Professeur à l INPL Version
Plus en détailExercices - Polynômes : corrigé. Opérations sur les polynômes
Opérations sur les polynômes Exercice 1 - Carré - L1/Math Sup - Si P = Q est le carré d un polynôme, alors Q est nécessairement de degré, et son coefficient dominant est égal à 1. On peut donc écrire Q(X)
Plus en détailI - PUISSANCE D UN POINT PAR RAPPORT A UN CERCLE CERCLES ORTHOGONAUX POLES ET POLAIRES
I - PUISSANCE D UN POINT PAR RAPPORT A UN CERCLE CERCLES ORTHOGONAUX POLES ET POLAIRES Théorème - Définition Soit un cercle (O,R) et un point. Une droite passant par coupe le cercle en deux points A et
Plus en détailRupture et plasticité
Rupture et plasticité Département de Mécanique, Ecole Polytechnique, 2009 2010 Département de Mécanique, Ecole Polytechnique, 2009 2010 25 novembre 2009 1 / 44 Rupture et plasticité : plan du cours Comportements
Plus en détailExemple 4.4. Continuons l exemple précédent. Maintenant on travaille sur les quaternions et on a alors les décompositions
Exemple 4.4. Continuons l exemple précédent. Maintenant on travaille sur les quaternions et on a alors les décompositions HQ = He 1 He 2 He 3 He 4 HQ e 5 comme anneaux (avec centre Re 1 Re 2 Re 3 Re 4
Plus en détailExercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer
Pour commencer Exercice 1 - Ensembles de définition - Première année - 1. Le logarithme est défini si x + y > 0. On trouve donc le demi-plan supérieur délimité par la droite d équation x + y = 0.. 1 xy
Plus en détailSaisie des chauffe-eau thermodynamiques à compression électrique
Fiche d application : Saisie des chauffe-eau thermodynamiques à compression électrique Date Modification Version 01 décembre 2013 Précisions sur les CET grand volume et sur les CET sur air extrait 2.0
Plus en détailFonctions de deux variables. Mai 2011
Fonctions de deux variables Dédou Mai 2011 D une à deux variables Les fonctions modèlisent de l information dépendant d un paramètre. On a aussi besoin de modéliser de l information dépendant de plusieurs
Plus en détailFeuille TD n 1 Exercices d algorithmique éléments de correction
Master Sciences, Technologies, Santé Mention Mathématiques, spécialité Enseignement des mathématiques Algorithmique et graphes, thèmes du second degré Feuille TD n 1 Exercices d algorithmique éléments
Plus en détailAnalyse fonctionnelle Théorie des représentations du groupe quantique compact libre O(n) Teodor Banica Résumé - On trouve, pour chaque n 2, la classe
Analyse fonctionnelle Théorie des représentations du groupe quantique compact libre O(n) Teodor Banica Résumé - On trouve, pour chaque n 2, la classe des n n groupes quantiques compacts qui ont la théorie
Plus en détailQuelques tests de primalité
Quelques tests de primalité J.-M. Couveignes (merci à T. Ezome et R. Lercier) Institut de Mathématiques de Bordeaux & INRIA Bordeaux Sud-Ouest Jean-Marc.Couveignes@u-bordeaux.fr École de printemps C2 Mars
Plus en détailEquations cartésiennes d une droite
Equations cartésiennes d une droite I) Vecteur directeur d une droite : 1) Définition Soit (d) une droite du plan. Un vecteur directeur d une droite (d) est un vecteur non nul la même direction que la
Plus en détailGroupe symétrique. Chapitre II. 1 Définitions et généralités
Chapitre II Groupe symétrique 1 Définitions et généralités Définition. Soient n et X l ensemble 1,..., n. On appelle permutation de X toute application bijective f : X X. On note S n l ensemble des permutations
Plus en détailCondition inf-sup pour l Elément Fini de Taylor-Hood È ¾ -iso-è ½
Condition inf-sup pour l Elément Fini de Taylor-Hood È ¾ -iso-è ½ Patrick Ciarlet et Vivette Girault ciarlet@ensta.fr & girault@ann.jussieu.fr ENSTA & Laboratoire Jacques-Louis Lions, Paris 6 Condition
Plus en détail