e/Linear matrix inequality

Information
has gloss	eng: In convex optimization, a linear matrix inequality (LMI) is an expression of the form : \operatornameLMI}(y):=A_0+y_1A_1+y_2A_2+\cdots+y_m A_m\geq0\, where * y=[y_i\,,~i\!=\!1,\dots, m] is a real vector, * A_0, A_1, A_2,\dots,A_m are n\times n symmetric matrices \mathbbS}^n, * B\geq0 is a generalized inequality meaning B is a positive semidefinite matrix belonging to the positive semidefinite cone \mathbbS}_+ in the subspace of symmetric matrices \mathbbS}.
lexicalization	eng: linear matrix inequality
instance of	e/Inequality

Meaning
French
has gloss	fra: En optimisation convexe, une inégalité matricielle linéaire (Linear matricial inequality ou LMI) est une expression de la forme : LMI(y):=A_0+y_1A_1+y_2A_2+\cdots+y_m A_m\geq0\, où * y=[y_i\,,~i\!=\!1\dots m] est un vecteur réel, * A_0\,, A_1\,, A_2\,,\dots\,A_m sont dans lensemble S_n(\R) des matrices symétriques, * B\geq0 signifie que B est une matrice semi-définie positive appartenant au sous-ensemble S_n^+(\R) de lensemble des matrices symétriques S_n(\R).
lexicalization	fra: inégalité matricielle linéaire