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Explore les valeurs propres, les vecteurs propres et les méthodes de résolution de systèmes linéaires en mettant l'accent sur les erreurs d'arrondi et les matrices de préconditionnement.
Introduit des méthodes itératives pour les équations linéaires, les critères de convergence, le gradient des formes quadratiques et les champs de force classiques dans les systèmes atomistiques complexes.
Explique les critères de convergence et les choix optimaux pour la méthode d'itération Richardson, y compris l'estimation des erreurs et le conditionnement matriciel.
Couvre les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires déquations et discute des propriétés de convergence des méthodes comme la méthode de Richardson.
Explore les équations aux dérivées partielles, en se concentrant sur les équations du chapitre 6 et leurs solutions à travers les méthodes de séparation des séries de Fourier et des variables.
