Méthode du gradient conjugué

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Régression & Linéaires Systemed

Couvre les principes de la régression et des systèmes linéaires, en mettant l'accent sur les méthodes itératives.

Systèmes linéaires : méthodes itératives

Explore les systèmes linéaires et les méthodes itératives comme la descente de gradient et le gradient conjugué pour des solutions efficaces.

Analyse numérique: Systèmes linéaires

Couvre l'analyse des systèmes linéaires, en se concentrant sur des méthodes telles que Jacobi et Richardson pour résoudre des équations linéaires.

Méthodes Jacobi et Gauss-Seidel

Explique les méthodes Jacobi et Gauss-Seidel pour résoudre les systèmes linéaires itérativement.

Méthodes itératives : Systèmes linéaires

Couvre les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires et discute des critères de convergence et du rayon spectral.

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Couvre la méthode des gradients conjugués pour résoudre les systèmes linéaires itérativement avec la convergence quadratique et souligne l'importance de l'indépendance linéaire entre les directions conjuguées.

Méthode de graduation conjuguée : Optimisation itérative

Couvre la méthode du gradient conjugué, les critères d'arrêt et les propriétés de convergence dans l'optimisation itérative.

Résolution des systèmes linéaires

Couvre la résolution des systèmes linéaires et son lien avec les problèmes d'optimisation.

Méthodes itératives pour les équations linéaires

Introduit des méthodes itératives pour résoudre les équations linéaires et discute de la méthode de gradient pour minimiser les erreurs.

Systèmes linéaires : méthodes itératives

Couvre les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires, y compris les méthodes Jacobi et Gauss-Seidel.