quelques fonctions utiles avec cvxopt
from cvxopt import solvers, matrix m = matrix( [ [2.0, 1.1] ] ) # mettre des réels (float) et non des entiers # cvxopt ne fait pas de conversion implicite t = m.T # la transposée t.size # affiche les dimensions de la matrice
exemple tiré de la documentation cvxopt
from cvxopt import solvers, matrix, spdiag, log def acent(A, b): m, n = A.size def F(x=None, z=None): if x is None: return 0, matrix(1.0, (n,1)) if min(x) <= 0.0: return None f = -sum(log(x)) Df = -(x**-1).T if z is None: return f, Df H = spdiag(z[0] * x**-2) return f, Df, H return solvers.cp(F, A=A, b=b)['x']
File: seance12_optimisation.tex, line 69
m = cvxopt.matrix( a convertir )