Les mathématiques du mieux faire. Volume 1, Premier pas en optimisation
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- Nombre de pages132
- PrésentationBroché
- Poids0.195 kg
- Dimensions15,0 cm × 19,0 cm × 1,0 cm
- ISBN978-2-7298-3667-2
- EAN9782729836672
- Date de parution08/01/2008
- Collectionopuscules
- ÉditeurEllipses
Résumé
L'usage français du verbe " optimiser " nous est arrivé vers le milieu du XIXe siècle d'Angleterre, où to optimize signifiait " se comporter en optimiste " ; on peut donc dire que l'optimiseur est comme l'optimiste qui pense pouvoir toujours mieux faire. Mais ce n'est que dans la deuxième moitié du XXe siècle que les mathématiciens, motivés par les demandes issues des applications, ont été conduits à poser les fondations modernes des " mathématiques du mieux faire ", matière principale de ces deux Opuscules (n° 8 et 9) sur l'optimisation et la commande optimale. Ces Premiers pas en optimisation sont destinés à un large public, dans un souci de popularisation des bases mathématiques de l'optimisation vers des domaines utilisateurs partiels, intéressés, ou potentiels : automatique, économie mathématique, analyse numérique, statistique, etc. Dans notre présentation, l'accent a été mis sur les idées davantage que sur les techniques ou généralisations que le lecteur plus intéressé aura tout loisir de développer.
L'usage français du verbe " optimiser " nous est arrivé vers le milieu du XIXe siècle d'Angleterre, où to optimize signifiait " se comporter en optimiste " ; on peut donc dire que l'optimiseur est comme l'optimiste qui pense pouvoir toujours mieux faire. Mais ce n'est que dans la deuxième moitié du XXe siècle que les mathématiciens, motivés par les demandes issues des applications, ont été conduits à poser les fondations modernes des " mathématiques du mieux faire ", matière principale de ces deux Opuscules (n° 8 et 9) sur l'optimisation et la commande optimale. Ces Premiers pas en optimisation sont destinés à un large public, dans un souci de popularisation des bases mathématiques de l'optimisation vers des domaines utilisateurs partiels, intéressés, ou potentiels : automatique, économie mathématique, analyse numérique, statistique, etc. Dans notre présentation, l'accent a été mis sur les idées davantage que sur les techniques ou généralisations que le lecteur plus intéressé aura tout loisir de développer.








