Inégalité matricielle linéaire

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Modèle:Voir homonymes Modèle:Ébauche En optimisation convexe, une inégalité matricielle linéaire (linear matrix inequality, ou LMI) est une expression de la forme

LMI(y):=A0+y1A1+y2A2++ymAm0

En toute rigueur, l'inégalité matricielle proposée ci-dessus est en réalité affine en y, en raison du terme A0. On parle cependant d'inégalité matricielle linéaire par abus de langage, même lorsque A00.

  • Si A00, l'inégalité matricielle affine LMI(y)0 caractérise un ensemble convexe selon y.
  • Si A0=0, l'inégalité matricielle linéaire LMI(y)0 caractérise un cône convexe selon y.

Dans le cas des inégalités matricielles stricte, on note B0, ce qui signifie alors que B est une matrice définie positive appartenant au sous-ensemble Sn++() de l'ensemble des matrices symétriques Sn(). Les notations et dénotent l'Modèle:Lien (respectivement non-strict et strict) sur l'ensemble des matrices symétriques Sn().

Résolution des LMI

Il existe des méthodes numériques de résolution des LMI performantes pour déterminer notamment leur faisabilité (i.e., s'il existe au moins un vecteur y tel que LMI(y)0), ou pour effectuer une optimisation convexe sous contrainte LMI. La résolution de LMI s'effectue généralement en reformulant le problème sous la forme d'un problème d’optimisation SDP.

Un résultat important en optimisation convexe provient de l'introduction de la méthode du point intérieur. Cette méthode et ses dérivées ont été développées dans une série de publications et sont devenues le centre de l'attention dans le contexte de la résolution des problèmes LMI, notamment dans les travaux de Yurii Nesterov et Arkadii Nemirovskii[1].

Applications

De nombreux problèmes d'optimisation en théorie du contrôle, identification de système et traitement du signal peuvent être formulés grâce à des LMI.

Références

Modèle:Références

Voir aussi

Bibliographie

Articles connexes

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