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En optimisation, vue comme branche des mathématiques, l'optimisation non linéaire (en anglais : ''nonlinear programming'' – NLP) s'occupe principalement des problèmes d'optimisation dont les données, i.e., les fonctions et ensembles définissant ces problèmes, sont non linéaires, mais sont aussi différentiables autant de fois que nécessaire pour l'établissement des outils théoriques, comme les conditions d'optimalité, ou pour la bonne marche des algorithmes de résolution qui y sont introduits et analysés. | En optimisation, vue comme branche des mathématiques, l'optimisation non linéaire (en anglais : ''nonlinear programming'' – NLP) s'occupe principalement des problèmes d'optimisation dont les données, i.e., les fonctions et ensembles définissant ces problèmes, sont non linéaires, mais sont aussi différentiables autant de fois que nécessaire pour l'établissement des outils théoriques, comme les conditions d'optimalité, ou pour la bonne marche des algorithmes de résolution qui y sont introduits et analysés. | ||
==Français== | ==Français== | ||
'''optimisation non linéaire''' | '''optimisation non linéaire''' | ||
==Anglais== | ==Anglais== | ||
'''nonlinear programming''' | '''nonlinear programming''' | ||
==Sources== | |||
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Optimisation_non_lin%C3%A9aire Source : Wikipedia IA] | |||
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:08
Définition
En optimisation, vue comme branche des mathématiques, l'optimisation non linéaire (en anglais : nonlinear programming – NLP) s'occupe principalement des problèmes d'optimisation dont les données, i.e., les fonctions et ensembles définissant ces problèmes, sont non linéaires, mais sont aussi différentiables autant de fois que nécessaire pour l'établissement des outils théoriques, comme les conditions d'optimalité, ou pour la bonne marche des algorithmes de résolution qui y sont introduits et analysés.
Français
optimisation non linéaire
Anglais
nonlinear programming
Sources
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
