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Un minimum sous contrainte linéaire

Exercice · niveau 2 · mathématiques approfondies (ECG 2e année), chapitre 13 — Travaux pratiques avec Python · Fonctions de plusieurs variables

Énoncé

Minimiser sous la contrainte . Interpréter géométriquement le résultat.

Corrigé

Substitution. On pose et l'on étudie sur .

Point critique. et . En notant , le système s'écrit et . En reportant dans la contrainte : , donc , , .

Nature. La partie quadratique de est , strictement positive hors de l'origine : est une fonction quadratique convexe, et son unique point critique est un minimum global. Sa valeur est .

Géométrie. Minimiser sur un plan affine, c'est chercher le point du plan le plus proche de l'origine : c'est le projeté orthogonal de l'origine sur ce plan (chapitre 9). Le point trouvé, , est bien colinéaire au vecteur normal du plan — ce qui confirme le calcul sans le refaire.

Vérification numérique. : c'est le carré de la distance de l'origine au plan.

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