Update Gradient_Conjugue_Tronque.jl
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e924eb9f83
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@ -4,11 +4,10 @@ Minimise le problème : ``min_{||s||< \delta_{k}} q_k(s) = s^{t}g + (1/2)s^{t}Hs
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# Syntaxe
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```julia
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sk = Gradient_Conjugue_Tronque(fk,gradfk,hessfk,option)
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sk = Gradient_Conjugue_Tronque(gradfk,hessfk,option)
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```
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# Entrées :
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* **fk** : la fonction à minimiser appliqué au point xk
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* **gradfk** : le gradient de la fonction f appliqué au point xk
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* **hessfk** : la Hessienne de la fonction f appliqué au point xk
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* **options**
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@ -22,15 +21,14 @@ sk = Gradient_Conjugue_Tronque(fk,gradfk,hessfk,option)
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# Exemple d'appel:
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```julia
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f(x)=100*(x[2]-x[1]^2)^2+(1-x[1])^2
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gradf(x)=[-400*x[1]*(x[2]-x[1]^2)-2*(1-x[1]) ; 200*(x[2]-x[1]^2)]
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hessf(x)=[-400*(x[2]-3*x[1]^2)+2 -400*x[1];-400*x[1] 200]
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xk = [1; 0]
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options = []
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s = Gradient_Conjugue_Tronque(f(xk),gradf(xk),hessf(xk),options)
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s = Gradient_Conjugue_Tronque(gradf(xk),hessf(xk),options)
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```
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"""
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function Gradient_Conjugue_Tronque(fk,gradfk,hessfk,options)
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function Gradient_Conjugue_Tronque(gradfk,hessfk,options)
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"# Si option est vide on initialise les 3 paramètres par défaut"
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if options == []
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