Bonjour,
J'ai récemment entendu parlé de planification optimale. En gros, ca sert à réduire le nombre d'expériences afin d'optimiser une fonction f dépendant de n variables (et pouvant présenter des contraintes).

Connaissez vous des cours (francais si possible, ou anglais sinon) détaillant le principe. On m'a notamment parlé de Kuhn-Tucker. En quoi cela consiste. Peut-on toujours trouver un optimum avec cette méthode ?

On m'a églament dit que pour réduire le nombre d'expériences, on pouvait :
- ramener les valeurs de toutes les variables entre -1 et 1
- le domaine forme alors un hypercube de dimenssion n
- qu'on peut alors ne faire les expériences, non pas celles correspondant à tous les sommets de cet hypercube, mais seulement avec la moitié. Est ce toujours le cas ? On perd de l'information, mais comment cela se traduit-il lors de l'optimisation.

Enfin, on m'a dit qu'il fallait faire des expériences au milieu de l'hypercube pour estimer un écart type. Avez vous des détails sur ce point.

Je sais que ca fait beaucoup de questions, mais ca me serait très utile.
Merci d'avance

P.S : j'ai également posté ce topic dans la rubrique math.