Algorithme du gradient
    
      --- Introduction ---
    
  
 
Ce module regroupe pour l'instant 14 exercices sur l'algorithme 
du gradient et l'optimisation de fonctions en grande dimension; 
consulter le polycopie situé dans le module 
"Aide memoire d'optimisation elementaire". 
 4 exercises translated in English 
gradient fonction quadratique
Calculer dans 
	 
	la 
ième composante  du gradient 
 
	 la dérivée partielle par rapport à 
  
	 de la fonction 
 au point x=[], 
	avec  b=[], A=[]	
definie positive
 Dans 
 avec la précision 
,		 
	la matrice 
 est-elle défine positive? 
 
 	 la fonction  	 
 admet-elle un minimum unique? 
	 
	avec   
 et E=[] 
	 Repondre par  oui ou non			 
	debug:####  quest=, absdeter=	 
	
grad_quad, err_sur_g,5D, unsuralpha
On considère:	
 , 
	
, avec 
 la solution la solution du système linéaire 
 
	
, le point de départ 
	ou pour copier coller: 
	A=[]; 
 	 F=[]; x0=[]; x* =[]; 
	Vous utiliserez, par exemple le programme 
 pour répondre aux questions suivantes:		-  Calculez les valeurs propres de A et la plus petite 
; 
 	- 	Réaliser un programme qui calcule 4 itérations de la méthode du gradient à pas optimal 
	 (à partir de 
, calculer 
 avec k=1...4)	pour minimiser 
; 		-  vous calculerez pour chaque iteration, g'*g , le carré de la norme du gradient; puis 
	
 - 	 vous introduirez dans votre programme deux tests  de sortie de boucle:	
 -  gag=(g'*A*g)	 
 -  if( abs(gag) <= 10^(-10) ) //dans ce cas les gradients suivants sont nuls	 
 -  break	 
 -  end	
 
	 -  vous calculerez pour chaque iteration: 	
	où 
 est la valeur approchée de l'iteration courante et la valeur maximale 
 de cette erreur au cours des itérations
 	-  Vous comparerez  
 et 
	et  expliquerez par écrit  ce dernier résultat.		 
Debogue	[], errsg=	 
	
grad_quad, err_on_g, unsuralpha
We consider:	 
, with 
 the solution of the  linear system  
 
	 or for copy and paste: A=[]; F=[]; x0=[]; xstar =[];
	 You use, for example the programm 
 to answer the following questions :		- Compute the eigenvalues of 
; give out  
, the smallest eigenvalue of 
;
 	- Carry out a programm which compute 4 iterations of the  gradient method  with optimal step
	 (starting from  
, compute 
 with k=1...4) to minimize 	
; 		- you compute for each iteration, g'*g , the square of the   gradient norm; then 
(g'*A*g)
 - you introduce in your programm 2 tests to get out of the loop:
 	-  gag=g'*Ag	 
 -  if( abs(gag) <= 10^(-10) ) 	 
 -  break	 
 -  end	
 
	 - you compute for each iteration: 	
 where 
 is the approximation oft he current iteration  and then the  maximal value 
 of this error during the iterations.
 	- You comparere 
 and 
 and explain in a written paper this last result. 	
 
	 
	Debug errsg=, A=[] [], errsg=  
 
grad_quad, err_sur_g, unsuralpha
On considère:	
, avec 
 la solution la solution du système linéaire 
 
	ou pour copier coller: A=[];  F=[]; x0=[]; xstar =[];
	Vous utiliserez, par exemple le programme 
 pour répondre aux questions suivantes:		-  Calculez les valeurs propres de A; avec 
, la plus petite valeur propre de A;
 	- 	Réaliser un programme qui calcule 4 itérations de la méthode du gradient à pas optimal 
	  (à partir de 
, calculer 
 avec k=1...4)	pour minimiser 
; 		-  vous calculerez pour chaque iteration,  g'*g , le carré de la norme du gradient;  puis 
(g'*A*g) 	
 - 	 vous introduirez dans votre programme deux tests  de sortie de boucle:	
 -  gag=g'*Ag	 
 -  if( abs(gag) <= 10^(-10) ) 	 
 -  break	 
 -  end	
 
	 -  vous calculerez pour chaque iteration: 	
	où 
 est la valeur approchée de l'iteration courante et la valeur maximale 
 de cette erreur au cours des itérations
 	-  Vous comparerez  
 et 
	et  expliquerez par écrit  ce dernier résultat.		 
Debogue errsg=, A=[]	[], errsg=	 
	
grad_quad, one step 5D, gk, gk+1- gk
We consider: 
, 
	 
, with 
 the solution of the linear system 
, 
	 or copy and paste: 
	 A=[]; 
	 F=[]; x0=[]; xstar =[]; 
	 You use such program like \ (Scilab) to answer the following questions: 			- Make a program that computes 2 iterations of the gradient method  with   optimal step
	 to minimize \ (J (x) = x '* A * x / 2-x' * F); 		- you calculate for each of the 2 iterations, \ (| | g_0 | | ^ 2 | | g_1 | | ^ 2) 
	 the square of the norm of the gradient, with \ (g_k = \ (vector grad J (x_k))) 	- you enter in your program two tests to get out of  do loop:	
 -  gag=g'A*g	 
 -  if( abs(gag) <= 10^(-10) ) 	 
 - / / in this case \ (g1 = 0)
 -  end	
 	
		 - You will compare \ (| | g_0 | |, | | g_1 | |, | | g_1-g_0 | |) and explain in writing the result. 	 
	Debugging	 
	 
grad_quad, un pas 5D, gk, gk+1- gk
On considère:	
, 
	
, avec 
 la solution la solution du système linéaire 
 
	ou pour copier coller: 
 A=[]; 
	 F=[]; x0=[]; xstar =[]
	Vous utiliserez, par exemple le programme 
 pour répondre aux questions suivantes:			- 	Réaliser un programme qui calcule 2 itérations de la méthode du gradient 	 à pas optimal     
	pour minimiser 
; 		-  vous calculerez pour chacune des 2  iterations, 
, 
	le carre de la norme du gradient,  avec 
,	 - 	 vous introduirez dans votre programme deux tests  de sortie de boucle:	
 -  gag=g'A*g	 
 -  if( abs(gag) <= 10^(-10) ) 	 
 -  //dans ce cas 
	 
 -  end	
 
		 -  Vous comparerez  
	et  expliquerez par écrit  ce dernier résultat.		 
Debogue	 	 
	
grad_quad, one step gk, gk+1- gk
We consider:	
, with 
		
 the solution of the linear system 
 
 
 the initial point ; or for copy and paste: 
 A=[], F=[], x0=[], xstar =[]
 You may use, for  example the programm 
 to answer the following questions :		- Produce a programm to compute  2 iterations of the gradient method with optimal step   
 to  minimize 
; 		- for each of the  2 iterations you will compute 
, 
 the square of the gradient norm  with 
, - you will introduce in your program two  tests to get out of the do loop:
 	 -  gag=g'*A*g	 
 -  if( abs(gag) <= 10^(-10) ) 	 
 - // in this  case 
 remains at  zero
 -  end	
 
		 - You will compare  
 and  explain this last result in a written paper.  
Debug iter=, itessai=, errsg=  
 
grad_quad, un pas gk, gk+1- gk
On considère:	
, avec 
	
 la solution la solution du système linéaire 
 
	
 le point initial;	ou pour copier coller: 
 A=[],  F=[], x0=[], xstar =[]
	Vous utiliserez, par exemple le programme 
 pour répondre aux questions suivantes:			- 	Réaliser un programme qui calcule 2 itérations de la méthode du gradient  à pas optimal     
	pour minimiser 
; 		-  vous calculerez pour chacune des 2  iterations, 
, 
	le carre de la norme du gradient avec 
,  	 - 	 vous introduirez dans votre programme deux tests  de sortie de boucle:	
 	 -  gag=g'*A*g	 
 -  if( abs(gag) <= 10^(-10) ) 	 
 -  // dans ce cas 
 est laisse a zero	 
 -  end	
 
		 -  Vous comparerez  
	et  expliquerez par écrit  ce dernier résultat.		 
Debogue	iter=, itessai=, errsg=	 
	
min f quad pos def or not
 In 
 with precision 
,	  
	 is the matrix 
  positive definite? 
 
	  Does the function function 
 admits a unique minimum ? 
	  
	 with 
 where E=[]  and b=[];
	  Answer with  yes or no 
		  
solve the linear sytem  AX=b and provide 
; in case of  non unicity answer  3.333 for the component de 
 
	  Compute the point x where the minimum of  J  is reached and provide 
; in case of non unicity answer  3.333 for the  component dof 
  
  
	 debug:#### quest=, absdeter=,   
 
min f quad def pos ou pas
 Dans 
 avec la précision 
,		 
	la matrice 
 est-elle défine positive? 
 
 	 la fonction  	 
 admet-elle un minimum unique? 
	 
	avec   
 et E=[] avec b=[];
	 Repondre par  oui ou non 
		 
Résoudre le sytème linéaire	AX=b et  fournir 
;  en cas de non unicité répondre 3.3  à la composante de 
 
	 Calculer le point x ou est atteint le minimum de J et	 fournir 
;  en cas de non unicité répondre 3.333  à la composante de 
  
				 
	debug:####  quest=, absdeter=, 	 
	
min rho, quadratic function
Compute in  
	  
 the value of 
 where the function	 
 gets its minimum; 
	  the component  of the point 
 
	where 
  
	 with the function 
 	
 at the  point x=[], 
	 with b=[], A=[], w=[]  
 debug:#### [], , , quest=  
 
min rho, fonction quadratique
Calculer dans 
	 
	la valeur de 
 où la fonction 
 atteint son minimum; 
	 la composante  du  point 
 où 
  
	 avec la fonction 
 au point x=[], 
	avec  b=[], A=[], w=[]	 
	debug:#### [], , , quest=	 
	
question 2 redact sauf les 2(nsansredac)
Enregistrez les numeros de vos exercices à rédiger:	 
 et 
	  Rédigez la solution des exercices 
 et 
		
	 
numexom1=  numexo= numexo2= pg=	exos 1 et 2  pas tires! 
 	
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    - Keywords: interactive mathematics, interactive math, server side interactivity, qcm, sciences, language,courses, , optimisation, minimisation, algorithme du gradient, scilab, octave