La méthode des gradients conjugués (CG)

Séances de cours associées (28)

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Introduit des formes différentielles sur les collecteurs, couvrant les faisceaux tangents et les appariements d'intersection.

Couvre les espaces vectoriels, les sous-espaces, le noyau, l'image, l'indépendance linéaire et les bases en algèbre linéaire.

Couvre les transformations linéaires entre les espaces polynômes et explore des exemples d'indépendance et de bases linéaires.

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

Explore la non-linéarité dans la simulation numérique de flux, en couvrant les méthodes de linéarisation et des exemples pratiques.

Explore les approches matricielles et sans matrice pour calculer l'étape de Newton dans l'optimisation sur les collecteurs.

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

Explore la descente en gradient avec la mémoire, les méthodes d'impulsion, les gradients conjugués et le CG non linéaire sur les collecteurs.

Explique l'indépendance linéaire, la base et le rang matriciel avec des exemples et des exercices.

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