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  • Optimisation sous contrainte d'égalité

    Formulaire de report

    Optimisation sous contrainte d'égalité Problème où on cherche à résoudre \(\min_{h(x)=0}f(x)\), où \(f:{\Bbb R}^n\to{\Bbb R}\) et \(h:{\Bbb R}^n\to{\Bbb R}^m\).
    • généralement, \(\{x\in{\Bbb R}^n\mid h(x)=0\}\) est une "Hypersurface" de dimension \(n-m\)
    •     
    • \(\nabla h(x)\) est orthogonal à cet ensemble
    •         
    • on fait souvent l'hypothèse \(dh(x)\) surjective, qui permet d'éviter des cas patologiques


    Exercices


    Calculer les gradients de \(f\) et \(h\).

    Théorème des extrémas liés + résolution du système.



    L'existence vient de l'ellipcité, qui entraîne la convexité.

    L'unicité vient du fait que cette convexité est stricte.



    Ecrire le lagrangien.

    Les contraintes sont affines, donc qualifiées.

    Si \(x_*\) est solution, alors le résultat vient du cours (KKT).



    Cela vient de la convexité stricte du lagrangien.



    L'égalité vient du fait que \(\nabla_x\mathcal L(x,\mu)=\nabla_x\mathcal L(x^\prime,\mu^\prime)=0\).

    L'inégalité vient de l'inégalité de l'énoncé et de Cauchy-Schwarz.




  • Rétroliens :
    • Lagrangien
    • Théorème des extrémas liés