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Explore les méthodes de Richardson pour les solutions de systèmes linéaires itératifs et le contrôle des erreurs dans les systèmes définis positifs symétriques.
Couvre les méthodes itératives pour résoudre des équations linéaires et analyser la convergence, y compris le contrôle des erreurs et les matrices définies positives.
Couvre le concept de descente de gradient dans les cas scalaires, en se concentrant sur la recherche du minimum d'une fonction en se déplaçant itérativement dans la direction du gradient négatif.
Explore les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires, y compris les méthodes Jacobi et Gauss-Seidel, la factorisation Cholesky et le gradient conjugué préconditionné.
Explore les gradients conjugués tronqués pour résoudre le sous-problème de la région de confiance dans l'optimisation sur les collecteurs efficacement.