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Veuillez expliquer ce qu'est la "descente en dégradé"
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En mathématiques, la descente de gradient (également appelée descente la plus raide) est un algorithme d'optimisation itératif de premier ordre permettant de trouver un minimum local d'une fonction différentiable. L'idée est de faire des pas répétés dans la direction opposée du gradient (ou du gradient approximatif) de la fonction au point actuel, car c'est la direction de la descente la plus raide. Inversement, un pas dans la direction du gradient conduira à un maximum local de cette fonction ; la procédure est alors connue sous le nom d'ascension de gradient.
La descente de gradient est généralement attribuée à Augustin-Louis Cauchy, qui l'a suggérée pour la première fois en 1847. Jacques Hadamard a proposé indépendamment une méthode similaire en 1907. Ses propriétés de convergence pour les problèmes d'optimisation non linéaire ont été étudiées pour la première fois par Haskell Curry en 1944, la méthode devenant de plus en plus étudié et utilisé dans les décennies suivantes.