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- En optimisation mathématique, le gradient projeté est un vecteur dont la nullité exprime l'optimalité au premier ordre d'un problème d'optimisation avec contraintes convexes. Il est aussi utilisé dans la description et l'analyse de l'. De manière plus précise, le gradient projeté est la projection orthogonale du gradient en un point de la fonction que l'on cherche à minimiser, projection sur l'opposé du cône tangent au point à l'ensemble admissible du problème, supposé convexe. (fr)
- En optimisation mathématique, le gradient projeté est un vecteur dont la nullité exprime l'optimalité au premier ordre d'un problème d'optimisation avec contraintes convexes. Il est aussi utilisé dans la description et l'analyse de l'. De manière plus précise, le gradient projeté est la projection orthogonale du gradient en un point de la fonction que l'on cherche à minimiser, projection sur l'opposé du cône tangent au point à l'ensemble admissible du problème, supposé convexe. (fr)
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- En optimisation mathématique, le gradient projeté est un vecteur dont la nullité exprime l'optimalité au premier ordre d'un problème d'optimisation avec contraintes convexes. Il est aussi utilisé dans la description et l'analyse de l'. De manière plus précise, le gradient projeté est la projection orthogonale du gradient en un point de la fonction que l'on cherche à minimiser, projection sur l'opposé du cône tangent au point à l'ensemble admissible du problème, supposé convexe. (fr)
- En optimisation mathématique, le gradient projeté est un vecteur dont la nullité exprime l'optimalité au premier ordre d'un problème d'optimisation avec contraintes convexes. Il est aussi utilisé dans la description et l'analyse de l'. De manière plus précise, le gradient projeté est la projection orthogonale du gradient en un point de la fonction que l'on cherche à minimiser, projection sur l'opposé du cône tangent au point à l'ensemble admissible du problème, supposé convexe. (fr)
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- Gradient projeté (fr)
- Gradient projeté (fr)
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