Calculateur d'optimisation (analyse)

Trouve les minima et maxima d'une fonction sur un intervalle — le cœur de tout problème d'optimisation. Saisis f(x) et un intervalle ; il dérive symboliquement, localise les points critiques où f′(x)=0, les classe avec la dérivée seconde, et donne le minimum et le maximum global sur l'intervalle.

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Outils similaires

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Calculateur d'antilogarithme (logarithme inverse)L'antilogarithme défait le logarithme : antilog_b(y) = bʸ, donc log_b(bʸ) = y. Choisis la base 10, e, 2 ou la tienne, saisis l'exposant, et le résultat revient avec la relation inverse écrite et l'aller-retour vérifié. Les bases inférieures ou égales à zéro, et la base 1, sont refusées avec l'explication.Calculateur du taux de variation moyenCalcule le taux de variation moyen d'une fonction sur un intervalle : [f(b) − f(a)] / (b − a), la pente de la sécante entre (a, f(a)) et (b, f(b)). Tape n'importe quelle fonction de x, fixe les bornes a et b, et vois f(a), f(b) et le taux moyen instantanément.Solveur d'équation de BernoulliRésout y′ + P(x)y = Q(x)yⁿ en explicitant la substitution v = y^(1−n) qui la ramène à une équation linéaire, puis en intégrant. Les deux cas dégénérés sont traités à part : n = 0 est déjà linéaire, n = 1 est à variables séparables.Calculateur de convolutionConvolution discrète linéaire et circulaire avec le glissement et la sommation détaillés terme à terme, plus une convolution continue symbolique résolue exactement par le théorème de convolution de Laplace.Calculateur de rotationnelCalcule le rotationnel d'un champ vectoriel : le rotationnel scalaire ∂Q/∂x − ∂P/∂y en 2D, ou le rotationnel vectoriel complet ∇×F = ⟨R_y − Q_z, P_z − R_x, Q_x − P_y⟩ en 3D. Saisis chaque composante en x, y, z et obtiens chaque dérivée partielle sous forme symbolique, plus le rotationnel évalué en un point facultatif.Calculateur de courburePour une courbe y = f(x), la courbure κ = |f″| / (1 + f′²)^(3/2) mesure à quel point elle s'incurve en un point, et le rayon de courbure en est l'inverse. Saisis une fonction et un point ; les dérivées sont calculées symboliquement, puis évaluées.Calculateur de dérivéeCalcule des dérivées simples, partielles, implicites et directionnelles de façon symbolique.Traceur de champ de directions (champ des pentes)Dessine f(x, y) comme une grille de tirets tangents : la forme de toutes les solutions se lit avant d'en calculer une seule. Ajoute des conditions initiales et chacune lance une courbe RK4 qui reste tangente au champ.

Calculateur d'optimisation (analyse) s'utilise directement depuis cette page — gratuit, instantané, rien à installer. Tu le trouveras sous Analyse, avec Calculateur d'antilogarithme (logarithme inverse) et Calculateur du taux de variation moyen pour les cas voisins.

Comment l'utiliser

Ouvre l'outil — sans inscription ni installation.
Saisis tes données ou ajuste les options disponibles.
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Questions fréquentes

Qu'est-ce que Calculateur d'optimisation (analyse) ?

À quoi ressemble un cas concret ?

f(x) = x³ − 3x, [−2, 2] → max 2 @ x = −1, min −2 @ x = 1 — l'outil affiche chaque étape intermédiaire, pas seulement le résultat final.

Dans quels cas s'en sert-on concrètement ?

Vérifier une dérivée ou une intégrale calculée à la main, trouver où une fonction change de sens, et obtenir une réponse numérique quand aucune forme close n'existe.

Quelle est l'erreur la plus fréquente ?

Intégrer à travers une discontinuité comme si elle n'existait pas. Une méthode numérique renverra volontiers une valeur finie pour une intégrale divergente : vérifie le domaine avant de te fier au chiffre.

Qu'y a-t-il d'autre rangé à côté ?

Calculateur d'antilogarithme (logarithme inverse), Calculateur du taux de variation moyen et Solveur d'équation de Bernoulli partagent sa section. Ce ne sont pas des variantes de celui-ci — être rangé ensemble n'est pas se ressembler — mais c'est là qu'il faut chercher si ce n'était finalement pas le bon outil.

D'où viennent les données ?

Les résultats symboliques sont exacts ; les numériques proviennent d'une quadrature adaptative ou d'une méthode à pas standard, et l'outil précise laquelle. Quand les deux existent, compare-les : un écart important signale un problème mal conditionné.

Pour aller plus loin

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ExplicationL'espérance est un nombre qui ne se produit jamaisDes résultats de 10, 20 et −5 avec des probabilités de 0,5, 0,3 et 0,2 donnent une espérance de 10. Décale un peu les probabilités et elle vaut 10,5 — un résultat qu'aucune des trois issues ne peut produire.ExplicationUne barre d'erreur qui rétrécit n'est pas l'écart-typePour 10, 12, 15, 11, 13, 14, l'écart-type vaut 1,87 et l'erreur standard 0,76. Ils répondent à des questions différentes, et un seul des deux diminue quand on collecte davantage.ExplicationUn r de 0,85 qui ne prouve rienCinq points donnent r = 0,853, ce qui semble fort. Le seuil de significativité à cinq points est 0,878 : celui-ci ne l'atteint pas — et une parabole parfaite obtient exactement zéro.ExplicationQuadrupler l'échantillon pour diviser l'intervalle par deuxUne moyenne de 100 avec un écart-type de 15 sur 30 observations donne 100 ± 5,37 à 95 %. Passer à 120 observations donne ± 2,68 — exactement la moitié, parce que la taille d'échantillon entre sous une racine carrée.ExplicationLes mêmes trois températures donnent trois coefficients de variation différentsPour 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9, le coefficient de variation vaut 42,76 %. C'est le bon outil pour comparer des dispersions d'échelles différentes — et le mauvais pour toute échelle dont le zéro a été choisi par convention.ExplicationTrois dés se resserrent, un seul dé non3d6 et 1d20 ont presque la même moyenne et rien d'autre en commun. Contre un seuil de 12 les trois dés sont meilleurs, contre 18 ils sont cinq fois pires — et le calculateur donne les chiffres exacts, pas une simulation.