Teaching
2025/2026:
Bases d’analyse convexe et optimisation (3MMBACO)
Ce cours présente une introduction à l’analyse convexe et à l’optimisation, à destination des élèves ingénieurs de l’Ensimag (1A).
Les notes de cours seront mises à jour au fur et à mesure. Des erreurs ou coquilles peuvent exister — n’hésitez pas à les signaler.
📘 Notes de cours
| Séance | Thème | Document |
|---|---|---|
| Cours 1 | Introduction et rappels | |
| Cours 2 | Ensembles convexes | |
| Cours 3 | Fonctions convexes |
📝 Travaux dirigés
| TD | Thème | Document |
|---|---|---|
| TD1 | Introduction et rappels | |
| TD2 | Ensembles convexes | |
| TD2’ | Ensembles convexes (complément) | |
| TD3 | Fonctions convexes | |
| TD3’ | Fonctions convexes (complément) |
📚 Quelques références
- J.-B. Hiriart-Urruty & C. Lemaréchal — Fundamentals of Convex Analysis.
- S. Boyd & L. Vandenberghe — Convex Optimization.
- Y. Nesterov — Lectures on Convex Optimization, Springer.
- A. Beck — First-Order Methods in Optimization.
- R. T. Rockafellar — Convex Analysis, Princeton University Press (1970).
- V. Soltan — Lectures on Convex Sets.
*Dernière mise à jour : *(24/10/2025)
Autres enseignements (2023/2024 — 2025/2026)
Refresher in Matrix Analysis and Numerical Optimization
Master 2 MSIAM / MOSIG / Data Science, Univ. Grenoble Alpes — (EN)
Reminder in Matrix Analysis and Optimization (to be updated).
| Ressource | Lien |
|---|---|
| Practical session | https://github.com/enhamza/refresher |
| Exercises | Session 1 · Session 2 |
Useful references:
- Horn & Johnson — Matrix Analysis
- J.-B. Hiriart-Urruty & C. Lemaréchal — Fundamentals of Convex Analysis
- S. Boyd & L. Vandenberghe — Convex Optimization
- S. Bubeck — Convex Optimization: Algorithms and Complexity (PDF)
Analyse pour l’ingénieur
Ensimag — Alternance 1ère année
Ce cours d’Analyse pour l’ingénieur est destiné aux élèves de l’Ensimag en alternance.
Les notes seront mises à jour progressivement. N’hésitez pas à signaler les coquilles.
| Document | Lien |
|---|---|
| Notes de cours |
Variational Methods Applied to Modelling (TD)
Master 1 AM — Univ. Grenoble Alpes & 2A-MMIS Ensimag
The course is given by C. Jourdana.
| TD | Thème | Document |
|---|---|---|
| TD1 | Refresher on Distributions | PDF — Hints: PDF |
| TD2 | Sobolev spaces | |
| TD3 | Variational formulations & Lax–Milgram (1D) | |
| TD4 | Variational formulations & Lax–Milgram (Multi-D) | |
| TD5 | Unisolvent finite elements | |
| TD6 | Variational approximation & finite elements |
Optimisation numérique (CM + TD)
Ensimag — 2A MMIS / IF / G2
| Séance | Thème | Document |
|---|---|---|
| Cours 1 | Introduction et rappels | |
| Cours 2 | Convexité | |
| Cours 3 | Méthode du gradient | |
| TD | Exercices | |
| Examen 2024 | Sujet |
** Quelques références :**
- J.-B. Hiriart-Urruty & C. Lemaréchal — Fundamentals of Convex Analysis
- S. Boyd & L. Vandenberghe — Convex Optimization
- A. Beck — First-Order Methods in Optimization
CIMPA School: Transport Optimal, EDP et Optimisation
Essaouira, 21–30 mai 2025
https://cimpa.este.ovh
Enseignements antérieurs
2017/2018
- PDE constrained optimization (M2, TP), avec N. Igbida