ENSEEIHT/TP-optimisation-numerique-2
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Update Gradient_Conjugue_Tronque.jl

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relmonta 2020-06-17 20:59:17 +02:00 committed by GitHub
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commit e924eb9f83
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GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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src/Gradient_Conjugue_Tronque.jl
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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
# Syntaxe # Syntaxe
```julia ```julia
sk = Gradient_Conjugue_Tronque(fk,gradfk,hessfk,option) sk = Gradient_Conjugue_Tronque(gradfk,hessfk,option)
``` ```
# Entrées : # Entrées :
* **fk** : la fonction à minimiser appliqué au point xk
* **gradfk** : le gradient de la fonction f appliqué au point xk * **gradfk** : le gradient de la fonction f appliqué au point xk
* **hessfk** : la Hessienne de la fonction f appliqué au point xk * **hessfk** : la Hessienne de la fonction f appliqué au point xk
* **options** * **options**
@ -22,15 +21,14 @@ sk = Gradient_Conjugue_Tronque(fk,gradfk,hessfk,option)
# Exemple d'appel: # Exemple d'appel:
```julia ```julia
f(x)=100*(x[2]-x[1]^2)^2+(1-x[1])^2
gradf(x)=[-400*x[1]*(x[2]-x[1]^2)-2*(1-x[1]) ; 200*(x[2]-x[1]^2)] gradf(x)=[-400*x[1]*(x[2]-x[1]^2)-2*(1-x[1]) ; 200*(x[2]-x[1]^2)]
hessf(x)=[-400*(x[2]-3*x[1]^2)+2 -400*x[1];-400*x[1] 200] hessf(x)=[-400*(x[2]-3*x[1]^2)+2 -400*x[1];-400*x[1] 200]
xk = [1; 0] xk = [1; 0]
options = [] options = []
s = Gradient_Conjugue_Tronque(f(xk),gradf(xk),hessf(xk),options) s = Gradient_Conjugue_Tronque(gradf(xk),hessf(xk),options)
``` ```
""" """
function Gradient_Conjugue_Tronque(fk,gradfk,hessfk,options) function Gradient_Conjugue_Tronque(gradfk,hessfk,options)
"# Si option est vide on initialise les 3 paramètres par défaut" "# Si option est vide on initialise les 3 paramètres par défaut"
if options == [] if options == []