algorithme du gradient

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Un algorithme du gradient est un algorithme d’optimisation diffĂ©rentiable destinĂ© Ă  minimiser une fonction rĂ©elle dĂ©finie sur IRn ou plus gĂ©nĂ©ralement sur un espace hilbertien. La fonction considĂ©rĂ©e admet un gradient en tout point et les itĂ©rations successives se font dans le sens opposĂ© Ă  celui-ci.
Le procédé général est :
Ă©tant un espace hilbertien de norme || ||, f une fonction diffĂ©rentiable de E vers IR, ∇f(x) le gradient , l’algorithme du gradient consiste Ă  :
ε ≥ 0 Ă©tant le seuil de tolĂ©rance, x0 le point de dĂ©part de l’itĂ©ration que l’on conduit de xk Ă  xk+1 par les Ă©tapes suivantes :
1) Calcul de ∇f(xk)
2) Test d’arret si ||∇f(xk) ||<ε arret. sinon
3) Calcul du pas α k >0 par une recherche linĂ©aire sur f dans la direction opposĂ©e Ă  ∇f(xk).
4) Nouvel itĂ©rĂ© xk+1 = xk – α kxk.