Systèmes linéaires : factorisation et Cholesky

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Effet des erreurs d'arrondi dans les systèmes linéaires

Explore l'effet des erreurs d'arrondi dans la résolution des systèmes linéaires à l'aide de la méthode de factorisation LU.

Résolution des systèmes linéaires

Couvre les méthodes pour résoudre des systèmes linéaires avec un nombre fini d'opérations.

Résolution des systèmes linéaires

Explore la décomposition de LU pour résoudre les systèmes linéaires et l'associativité des opérations.

Systèmes linéaires : méthodes directes

Explore les systèmes linéaires, l'élimination gaussienne, la décomposition LU et les types matriciels.

Résolution des systèmes linéaires

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

Décomposition de la valeur singulaire (SVD)

Couvre en détail la décomposition de la valeur singulière (SVD), y compris les propriétés des matrices et la linéarité du système.

Méthodes itératives : Systèmes linéaires

Explore les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires, y compris les méthodes Jacobi et Gauss-Seidel, la factorisation Cholesky et le gradient conjugué préconditionné.

Déterminants de la matrice : propriétés et calculs

Couvre les propriétés et les calculs des déterminants de la matrice, y compris les cas spéciaux et les exemples.

Systèmes linéaires : méthodes directes

Explore les systèmes linéaires, les méthodes directes, l'élimination de Gauss, la décomposition de LU et la complexité informatique.

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.