Séance de cours
Valeurs propres et vecteurs propres
Dans cours
DEMO: magna ut pariatur
Aliquip ex laborum non sunt aute est excepteur dolore. Laboris labore ea enim enim et enim amet anim enim eiusmod. Ut aliquip officia nulla nulla ad laborum laborum duis pariatur. Commodo laboris do laborum eu sint occaecat elit irure. Nostrud occaecat magna aliquip officia occaecat aute cillum sit esse proident occaecat nisi exercitation sit.
Description
Cette séance de cours couvre le concept de valeurs propres et de vecteurs propres, en expliquant comment ils sont utilisés pour analyser les systèmes linéaires. L'instructeur discute des propriétés des vecteurs propres, du calcul des valeurs propres et de l'application de ces concepts à la résolution de systèmes linéaires. Diverses méthodes, telles que la factorisation LU et les méthodes itératives comme Jacobi et Gauss-Seidel, sont présentées pour résoudre les systèmes linéaires. La séance de cours aborde également l'impact des erreurs d'arrondi sur les solutions des systèmes linéaires et l'importance des matrices de préconditionnement dans les calculs numériques.
Enseignants (2)
eiusmod et laborum ea
Sint quis consequat sint labore elit minim laboris adipisicing sint duis laboris commodo. Pariatur commodo sit nisi velit incididunt qui exercitation. Nulla quis sit ut aute ullamco adipisicing quis do laborum proident excepteur laboris. Qui eiusmod fugiat cillum enim. Reprehenderit sit proident nostrud non aliqua voluptate sint irure eu mollit reprehenderit deserunt. Ut quis et elit ullamco est cillum velit tempor non ad mollit ut consectetur aliqua. Ad sunt ex incididunt laborum sit mollit.
adipisicing sit
Ex elit esse dolore ex labore excepteur sunt non cillum. Ullamco enim deserunt irure aliqua. Ea cupidatat id cillum occaecat pariatur ullamco commodo irure magna. Esse non aliqua aute commodo aute laborum eu cillum fugiat laboris esse. Amet esse pariatur duis sit culpa pariatur occaecat qui ex dolore. Lorem consequat excepteur est ut eu nisi enim.
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Proximité ontologique
Séances de cours associées (65)
Polynômes caractéristiques et matrices similaires
Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.
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.
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.
Diagonalisation des matrices
Explore la diagonalisation des matrices à l'aide de vecteurs propres et de valeurs propres.
Similarité et diagonalisation des matrices
Explore la similarité de la matrice, la diagonalisation, les polynômes caractéristiques, les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire.