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Explore la résolution de systèmes linéaires et aborde la non-linéarité dans les simulations de flux numériques en utilisant des méthodes multigrilles et de linéarisation.
Explore la résolution de systèmes linéaires itérative et compare différents résolveurs sur la base des hypothèses les plus défavorables et des mesures de convergence.
Explore les gradients conjugués tronqués pour résoudre le sous-problème de la région de confiance dans l'optimisation sur les collecteurs efficacement.
Couvre la méthode de Newton sur les variétés riemanniennes, en se concentrant sur les conditions d'optimalité du second ordre et la convergence quadratique.
Explore les systèmes linéaires, couvrant les méthodes directes et itératives pour les résoudre en mettant l'accent sur les erreurs d'arrondi et l'algorithme de Richardson.
Explore le filtre Wiener pour l'estimation des signaux et la dénigrement adaptatif dans des scénarios avec des propriétés non changeantes et des contraintes en temps réel.
