Teaching
2026/2027
Refresher on Matrix Analysis and Optimization
Master 2 MSIAM / MOSIG / Data Science — Univ. Grenoble Alpes — (EN)
Short refresher on matrix analysis and optimization for students with different backgrounds, plus a Python session.
| Resource | Link |
|---|---|
| Lecture notes | Lecture notes |
| Exercises | |
| Practical session | Notebook |
| Python notebooks | Basics: GitHub — NumPy & co: GitHub |
Useful references:
- Deisenroth, Faisal & Ong — Mathematics for Machine Learning
- Horn & Johnson — Matrix Analysis
- S. Boyd & L. Vandenberghe — Convex Optimization
- S. Bubeck — Convex Optimization: Algorithms and Complexity (PDF)
Bases d’analyse convexe et optimisation (3MMBACO)
Ensimag — 1A
Introduction à l’analyse convexe et à l’optimisation. Des coquilles peuvent subsister — n’hésitez pas à les signaler. Les notes complètes du cours sont disponibles ici : Bases d’analyse convexe et optimisation.
📘 Notes de cours
| Séance | Thème | Document |
|---|---|---|
| Cours 0 | Introduction et rappels | |
| Cours 1 | Ensembles convexes | |
| Cours 2 | Fonctions convexes |
📝 Travaux dirigés
| TD | Thème | Document |
|---|---|---|
| TD1 | Introduction et rappels | |
| TD2 | Ensembles convexes | |
| TD3 | Fonctions convexes | |
| TD4 | Optimisation convexe |
Archives
2025/2026 — Optimisation numérique · Analyse pour l'ingénieur · BACO
Optimisation numérique (4MMON6)
Ensimag — 2A MMIS / IF / G2
Les notes complètes du cours sont disponibles ici : Optimisation numérique.
📝 Travaux dirigés
| TD | Thème | Document |
|---|---|---|
| TD0 | Introduction et rappels | |
| TD1 | Ensembles convexes | |
| TD2 | Fonctions convexes | |
| TD3 | Optimisation convexe | |
| TD4 | KKT — Calcul sous-différentiel |
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
Analyse pour l’ingénieur
Ensimag — Alternance 1ère année
Cours destiné aux élèves de l’Ensimag en alternance.
| Séance | Thème | Document |
|---|---|---|
| Cours | Espaces vectoriels et analyse matricielle |
Bases d’analyse convexe et optimisation (3MMBACO)
Ensimag — 1A
Introduction à l’analyse convexe et à l’optimisation. Des coquilles peuvent subsister — n’hésitez pas à les signaler. Les notes complètes du cours sont disponibles ici : Bases d’analyse convexe et optimisation.
📘 Notes de cours
| Séance | Thème | Document |
|---|---|---|
| Cours 1 | Introduction et rappels | |
| Cours 2 | Ensembles convexes | |
| Cours 3 | Fonctions convexes | |
| Cours 4 | Introduction à l’optimisation convexe | |
| Cours 5 | Algorithmes d’optimisation |
📝 Travaux dirigés
| TD | Thème | Document |
|---|---|---|
| TD1 | Introduction et rappels | |
| TD2 | Ensembles convexes | |
| TD2’ | Ensembles convexes (complément) | |
| TD3 | Fonctions convexes | |
| TD3’ | Fonctions convexes (complément) | |
| TD4 | Optimisation convexe | |
| TD5 | Méthode du gradient |
💻 Travaux pratiques
| TP | Lien |
|---|---|
| Méthodes d’optimisation | GitHub repository |
📚 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
2023/2024 — 2025/2026 — Refresher M2 · Variational Methods · École CIMPA
Refresher in Matrix Analysis and Numerical Optimization (previous editions)
Master 2 MSIAM / MOSIG / Data Science — Univ. Grenoble Alpes — (EN)
| Resource | Link |
|---|---|
| Practical session | GitHub repository |
| Exercises | Session 1 · Session 2 |
Variational Methods Applied to Modelling (TD)
Master 1 AM — Univ. Grenoble Alpes & 2A MMIS Ensimag — (EN) Lectures by C. Jourdana.
| TD | Topic | 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 |
École CIMPA : Transport optimal, EDP et optimisation
Essaouira, 21–30 mai 2025 — site de l’école
2017/2018 — 2020/2021 — TD/TP de la L1 au M2
2018/2019 — 2020/2021
- Éléments d’analyse (L1, TD)
- Algèbre linéaire I & II (L1/L2, TD/TP)
- Probabilités (L2, TD/TP), cours de S. Naldi
- Analyse numérique (L3, TP), cours de F. Silva
- PDE constrained optimization (M2, TP)
2017/2018
- PDE constrained optimization (M2, TP), avec N. Igbida
Dernière mise à jour : 21/09/2026