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Signed-off-by: Jérôme Benoit <jerome.benoit@piment-noir.org>

diff --git a/présentation/Slides_ProjetOptimRO.tex b/présentation/Slides_ProjetOptimRO.tex
index 734cf93310ddcb64d98f66ece27edeeb68c89825..91a29d5241d80be61cc7ddabb0b01c10d2e3b738 100644 (file)
--- a/présentation/Slides_ProjetOptimRO.tex
+++ b/présentation/Slides_ProjetOptimRO.tex
@@ -406,7 +406,7 @@ $}}
  \begin{defin}
   Une méthode de descente est dite Newtonienne si
   $$ d_k = -H[J](x_k)^{-1} \nabla J(x_k). $$
  \begin{defin}
   Une méthode de descente est dite Newtonienne si
   $$ d_k = -H[J](x_k)^{-1} \nabla J(x_k). $$

-  Elles conduisent aux \textit{algorithmes Newtoniens}.
+  Ce type de méthodes conduit aux \textit{algorithmes Newtoniens}.

  \end{defin}
  La direction de descente $ d_k = -H[J](x_k)^{-1} \nabla J(x_k) $ est l'unique solution du problème :
 
  \end{defin}
  La direction de descente $ d_k = -H[J](x_k)^{-1} \nabla J(x_k) $ est l'unique solution du problème :
 

diff --git a/rapport/ProjetOptimRO.tex b/rapport/ProjetOptimRO.tex
index 3f3393fc09c911c48c88460c85dc39a9bbaada3a..f0024f2a1063b6f2a4240ef6bebfa329b89874a5 100644 (file)
--- a/rapport/ProjetOptimRO.tex
+++ b/rapport/ProjetOptimRO.tex
@@ -844,7 +844,7 @@ $ L((100,100,0),(1,1)) = 4800. $
 \begin{algorithm}
  \caption {Trace d'éxécution de l'algorithme PQS}
  \begin{algorithmic}
 \begin{algorithm}
  \caption {Trace d'éxécution de l'algorithme PQS}
  \begin{algorithmic}

-  \REQUIRE $g(x_0,y_0,z_0)\leq 0$, $(x_0,y_0,z_0) = (10, 10 ,10)$
+  \REQUIRE $(x_0,y_0,z_0) = (100, 100 ,0), g(x_0,y_0,z_0) \leq 0$

   \ENSURE $\displaystyle\min_{(x,y,z) \in \mathbb{R}^3} J(x,y,z) = x^2 + y^2 + z^2 -r^2$ and \newline $g(x,y,z) = (g_1(x,y,z), g_2(x,y,z)) = (x^2 + y^2 - r_1^2, x^2 + z^2 -r_2^2) \leq 0 $
   \STATE \textbf{Data :}
   \STATE $k \leftarrow 0, (x_k, y_k, z_k) \leftarrow (100, 100, 0), r \leftarrow 100$
   \ENSURE $\displaystyle\min_{(x,y,z) \in \mathbb{R}^3} J(x,y,z) = x^2 + y^2 + z^2 -r^2$ and \newline $g(x,y,z) = (g_1(x,y,z), g_2(x,y,z)) = (x^2 + y^2 - r_1^2, x^2 + z^2 -r_2^2) \leq 0 $
   \STATE \textbf{Data :}
   \STATE $k \leftarrow 0, (x_k, y_k, z_k) \leftarrow (100, 100, 0), r \leftarrow 100$


@@ -857,7 +857,7 @@ $ L((100,100,0),(1,1)) = 4800. $
     0   & 0   & 0.5 \\
    \end{pmatrix} $
   \newline
     0   & 0   & 0.5 \\
    \end{pmatrix} $
   \newline

-  \STATE {//Calcul des deux composantes du gradient de $ g $:}
+  \STATE {//Pré-calcul des deux composantes du gradient de $ g $:}

   \STATE $ \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) = ((2x_k,2y_k,0)$ \hfill $ //résultat : (20, 20, 0)$
   \STATE $ \nabla g_2(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,0,2z_k))$ \hfill $ //résultat : (20, 0, 20)$
   \STATE $ \nabla g(x_k,y_k,z_k) = (\nabla g_1(x_k,y_k,z_k), \nabla g_2(x_k,y_k,z_k))$
   \STATE $ \nabla g_1(x_k,y_k,z_k) = ((2x_k,2y_k,0)$ \hfill $ //résultat : (20, 20, 0)$
   \STATE $ \nabla g_2(x_k,y_k,z_k) = (2x_k,0,2z_k))$ \hfill $ //résultat : (20, 0, 20)$
   \STATE $ \nabla g(x_k,y_k,z_k) = (\nabla g_1(x_k,y_k,z_k), \nabla g_2(x_k,y_k,z_k))$