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==Définition==
==Définition==
La méthode du nombre d'or est un algorithme d'optimisation, c'est-à-dire de recherche de l'extremum d'une fonction, dans le cas d'une fonction unimodale, c'est-à-dire dans lequel l'extremum global recherché est le seul extremum local. S'il existe plusieurs extrema locaux, l'algorithme donne un extremum local, sans qu'il soit garanti que ce soit l'extremum absolu. Cet algorithme, ainsi que la méthode de Fibonacci, ont été mis au point par le statisticien Jack Kiefer (1953)1.
La méthode du nombre d'or est un [[algorithme d'optimisation]], c'est-à-dire de recherche de l'extremum d'une fonction, dans le cas d'une fonction unimodale, c'est-à-dire dans lequel l'extremum global recherché est le seul extremum local. S'il existe plusieurs extrema locaux, l'algorithme donne un extremum local, sans qu'il soit garanti que ce soit l'extremum absolu. Cet algorithme, ainsi que la méthode de Fibonacci, ont été mises au point par le statisticien Jack Kiefer (1953).
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==Français==
==Français==
'''Méthode du nombre d'or'''  <small>locution nominale, féminin</small>
'''méthode du nombre d'or'''   
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==Anglais==
==Anglais==
'''Golden-section search'''
'''golden-section search'''
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==Sources==
[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_du_nombre_d%27or Source:Wikipedia IA]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_du_nombre_d%27or Source : Wikipedia IA]
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[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 31 mai 2024 à 10:27

Définition

La méthode du nombre d'or est un algorithme d'optimisation, c'est-à-dire de recherche de l'extremum d'une fonction, dans le cas d'une fonction unimodale, c'est-à-dire dans lequel l'extremum global recherché est le seul extremum local. S'il existe plusieurs extrema locaux, l'algorithme donne un extremum local, sans qu'il soit garanti que ce soit l'extremum absolu. Cet algorithme, ainsi que la méthode de Fibonacci, ont été mises au point par le statisticien Jack Kiefer (1953).

Français

méthode du nombre d'or

Anglais

golden-section search

Sources

Source : Wikipedia IA