Sous-espace de Krylov

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Couvre les méthodes Newton-Krylov-hookstep pour trouver les racines des systèmes à haute dimension.

Explore la méthode de Newton pour les systèmes dynamiques, GMRES, FGMRES, l'optimisation, le multishooting et les méthodes de confiance-région.

Couvre la variété Grassmann et les rétractions sur les sous-groupes.

Couvre les méthodes numériques pour résoudre l'équation de diffusion des neutrons et traiter les effets hétérogènes dans les réacteurs thermiques.

Explore les solutions d'équation thermique à l'aide de la série Fourier et de la conservation de l'énergie.

Explore l'orthogonalité entre les vecteurs et les sous-espaces, démontrant des implications pratiques dans les opérations matricielles.

Explore la définition et les propriétés des sous-espaces vectoriels dans l'algèbre linéaire.

Couvre les stratégies pour les opérations matricielles et le concept d'espaces vectoriels.

Introduit des eigenspaces dans l'algèbre linéaire à travers des définitions et des exemples pratiques de détermination des eigenspaces pour matrices.

Couvre les bases de l'algèbre linéaire, en mettant l'accent sur l'identification des sous-espaces à travers des propriétés clés.