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oui je comprends, Je pensais simplement que le but de la question (1) était d'établir l'inégalité afin de pouvoir justifier par la suite que la borne inf était atteinte ce qui aurait été possible justement si J_A(x_0)=m.
- par maelis29
- 25 Fév 2017, 19:34
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- Sujet: Problème de minimisation
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oui, en effet merci la question (2) est assez évidente. pour la (3) le lagrangien est L(x,\lambda)=\langle x,Ax\rangle - \lambda (\prod_{k=1}^n x_{k}^{\alpha _k} - 1) \nabla L = 0 <=> 2Ax-\lambda(\alpha_i x_{i}^{\alpha_{i}-1} . \prod_{k=1,k \ne i}^n x_{k}^{\alpha _k}) =0 avec...
- par maelis29
- 25 Fév 2017, 11:54
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- Sujet: Problème de minimisation
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D'accord j'ai compris!
La deuxième partie de la question 1 que j'ai fais est juste ou c'est une erreur d'utiliser le faite que

?
- par maelis29
- 24 Fév 2017, 18:39
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- Sujet: Problème de minimisation
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oui, on peut parler de valeur propre je suis en 1ere année de master en maths, je connais également la notion de norme equivalentes.
- par maelis29
- 24 Fév 2017, 17:50
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- Sujet: Problème de minimisation
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c'est le quadrant des n-uplet (x_1,...,x_n) à coefficient positif tous non nul. La notion de quadrant je ne comprends pas vraiment à quoi ça correspond. c'est vrai que A_{ij} peut être négatif mais \langle x,Ax\rangle = \sum A_{ij} x_i x_j donc ça peut être négatif et m\|x\|^{2}_{\infty} est...
- par maelis29
- 24 Fév 2017, 17:17
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- Sujet: Problème de minimisation
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Bonjour, je rencontre des difficultés à résoudre le problème suivant: soient n \ge 2 , (x_1...x_n) \in R^{n}_{++} , \alpha=(\alpha_1...\alpha_n) \in R^{n}_{++} R^{n}_{++} est le quadrant des n-uplet (x_1,...x_n) à coefficient positif tous non nul et A une matrice symétrique c...
- par maelis29
- 24 Fév 2017, 14:49
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- Sujet: Problème de minimisation
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