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dc.contributor.advisorOrban, Dominique
dc.contributor.advisorDussault, Jean-Pierre
dc.contributor.authorGoyette, Samuelfr
dc.date.accessioned2020-01-24T18:50:49Z
dc.date.available2020-01-24T18:50:49Z
dc.date.created2019fr
dc.date.issued2020-01-24
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/16399
dc.description.abstractCe mémoire s’attarde sur la résolution du problème d’optimisation non-linéaire et sans contrainte. Les éléments de base de l’optimisation non linéaire sont introduits. Les mé- thodes de Newton, Chebyshev, Halley et Shamanskii sont présentées, ainsi que les dé- tails d’implémentation numérique relatives à ces méthodes. Les algorithmes de région de confiance et de régularisation cubique sont également présentés et de nouvelles idées pour introduire les directions de Chebyshev, Halley et Shamanskii dans ces algorithmes sont mises en évidence. De nombreux exemples numériques accompagnent les preuves théoriques pour assurer un pont entre la théorie et la pratique.fr
dc.language.isofrefr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Samuel Goyettefr
dc.subjectOptimisationfr
dc.subjectOrdre supérieurfr
dc.subjectRégion de confiancefr
dc.subjectRégularisation cubiquefr
dc.subjectNon linéairefr
dc.titleGlobalisation de méthodes d’ordre supérieur en optimisation non linéaire sans contraintesfr
dc.typeMémoirefr
tme.degree.disciplineMathématiquesfr
tme.degree.grantorFaculté des sciencesfr
tme.degree.levelMaîtrisefr
tme.degree.nameM. Sc.fr


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