Décomposition LU

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SVD: Décomposition de la valeur singulaire

Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.

Transformations architecturales : Exploration spatiale

Explore les transformations architecturales optimisant la zone, le temps et le produit dans la conception de systèmes numériques.

Factorisations matricielles: LU Decomposition

Introduit la décomposition de LU pour une résolution efficace des équations linéaires à l'aide de la factorisation matricielle.

Séquences de multicorrélation et Primes

Explore les séquences multicorrélations, les premiers et leurs connexions complexes dans la théorie des nombres et la théorie ergonomique.

Décompositions matricielles : LU, Cholesky, QR, Eigendecomposition

Explore les décompositions matricielles, les algorithmes, la complexité computationnelle et les interactions prédateur-proie en algèbre linéaire numérique.

Équation de Laplace : décomposition et solutions

Couvre l'équation de Laplace, la décomposition des problèmes linéaires et les solutions par la séparation des variables.

LU Décomposition Algorithme

Couvre l'algorithme de décomposition de LU, transformant une matrice en L et U.

Intégration des fonctions rationnelles

Couvre l'intégration des fonctions rationnelles, y compris la décomposition en fractions partielles et l'utilisation de zéros complexes.

Solutions pour les moindres carrés

Explique le concept de solutions de moindres carrés et leur application pour trouver la solution la plus proche d'un système d'équations.

Construction d'une méthode itérative

Couvre la construction d'une méthode itérative pour les systèmes linéaires, en mettant l'accent sur la décomposition matricielle et la convexité.