ENSEEIHT/TP-optimisation-numerique-2
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@ -26,7 +26,7 @@ gradient ``\nabla f (x) \in R^{n}`` et la matrice Hessienne ``\nabla^{2} f (x) \
## Optimisation avec contraintes ## Optimisation avec contraintes
Dans cette partie, nous nous intéressons à la résolution des problèmes sous contraintes.Le problème se présente donc sous la forme suivante : Dans cette partie, nous nous intéressons à la résolution des problèmes sous contraintes. Le problème se présente donc sous la forme suivante :
``\min _{x \in \mathbb{R}^{n}} f(x)`` sous la contrainte ``x \in C`` ``\min _{x \in \mathbb{R}^{n}} f(x)`` sous la contrainte ``x \in C``