Séance de cours
Richardson Convergence
Description
Cette séance de cours couvre les critères de convergence et les choix pour alpha dans le cas de matrices A et P définies positives symétriques, ainsi qu'un critère de cas stationnaire. Il explique que la méthode d'itération de Richardson est convergente lorsqu'une constante alpha est choisie entre 0 et 2 sur lambda 1, avec des choix optimaux supplémentaires pour l'alpha dans les cas dynamiques et stationnaires. La séance de cours traite également de l'estimation des erreurs à l'étape K, du concept de conditionnement matriciel et de la simplification du conditionnement pour les matrices définies positives symétriques.
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