modification des tests d'arret

src/Algorithme_De_Newton.jl

@@ -13,8 +13,8 @@ xk,f_min,flag,nb_iters = Algorithme_de_Newton(f,gradf,hessf,x0,option)
    * **x0**      : (Array{Float,1}) première approximation de la solution cherchée
    * **options** : (Array{Float,1})
        * **max_iter**      : le nombre maximal d'iterations
-       * **tolCN1**        : la tolérence pour la condition nécessaire d'ordre 1
-       * **tol**           : la tolérence pour les autres critères d'arrêt
+       * **Tol_abs**       : la tolérence absolue
+       * **Tol_rel**       : la tolérence relative
 
 # Sorties:
    * **xmin**    : (Array{Float,1}) une approximation de la solution du problème  : ``\min_{x \in \mathbb{R}^{n}} f(x)``
@@ -39,17 +39,16 @@ xmin,f_min,flag,nb_iters = Algorithme_De_Newton(f,gradf,hessf,x0,options)
 """
 function Algorithme_De_Newton(f::Function,gradf::Function,hessf::Function,x0,options)
 
-        "# Si options == [] on prends les paramètres par défaut"
-        if options == []
-            max_iter = 100
-            tolCN1 = 1e-15
-            tol = 1e-15
-        else
-            max_iter = options[1]
-            tolCN1 = options[2]
-            tol = options[3]
-        end
-        eps = 1e-8
+    "# Si options == [] on prends les paramètres par défaut"
+    if options == []
+        max_iter = 100
+        Tol_abs = sqrt(eps())
+        Tol_rel = 1e-15
+    else
+        max_iter = options[1]
+        Tol_abs = options[2]
+        Tol_rel = options[3]
+    end
 
         n = length(x0)
         xmin = zeros(n)

src/Regions_De_Confiance.jl

@@ -25,8 +25,8 @@ xk, nb_iters, f(xk), flag = Regions_De_Confiance(algo,f,gradf,hessf,x0,option)
      * **eta1,eta2**     : ``0 < \eta_{1} < \eta_{2} < 1`` pour les m-à-j de ``R_{k}``
      * **delta0**        : le rayon de départ de la région de confiance
      * **max_iter**      : le nombre maximale d'iterations
-     * **tolCN1**        : la tolérence pour la condition nécessaire d'ordre 1
-     * **tol**           : la tolérence pour les autres critères d'arrêt
+     * **Tol_abs**       : la tolérence absolue
+     * **Tol_rel**       : la tolérence relative
 
 # Sorties:
 
@@ -60,8 +60,8 @@ function Regions_De_Confiance(algo,f::Function,gradf::Function,hessf::Function,x
         eta2 = 0.75
         delta0 = 2
         max_iter = 1000
-        tolCN1 = 1e-15
-    	tol = 1e-15
+        Tol_abs = sqrt(eps())
+        Tol_rel = 1e-15
     else
         deltaMax = options[1]
         gamma1 = options[2]
@@ -70,16 +70,15 @@ function Regions_De_Confiance(algo,f::Function,gradf::Function,hessf::Function,x
         eta2 = options[5]
         delta0 = options[6]
         max_iter = options[7]
-        tolCN1 = options[8]
-        tol = options[9]
+        Tol_abs = options[8]
+        Tol_rel = options[9]
     end
-    # eps = sqrt(epsilon_machine) à utiliser pour compenser les éventuelles erreurs de la machine lors de l'évaluation des critères d'arrêt
-    eps = 1e-8
+
     n = length(x0)
     xmin = zeros(n)
     fxmin = f(xmin)
     flag = 0
     nb_iters = 0
-          
+
     return xmin, fxmin, flag, nb_iters
-end
+end