Solvants itératifs : Problèmes de valeur propre

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Méthode Richardson : Solvants itératifs préconditionnés

Couvre la méthode Richardson pour résoudre les systèmes linéaires avec des résolveurs itératifs préconditionnés et introduit la méthode de gradient.

Équations linéaires : vecteurs et matrices

Couvre les équations linéaires, les vecteurs et les matrices, en explorant leurs concepts fondamentaux et leurs applications.

Équations matricielles : Combinaisons linéaires

Couvre les équations matricielles sous forme de combinaisons linéaires, d'espaces vectoriels et d'interprétations géométriques.

Méthode de diagonalisation : Application et propriétés

Couvre la méthode de diagonalisation pour déterminer si une matrice non carrée A est diagonalizable.

Valeurs propres et séquence de Fibonacci

Couvre les valeurs propres, les vecteurs propres et la séquence de Fibonacci, en explorant leurs propriétés mathématiques et leurs applications pratiques.

Techniques de diagonalisation: Méthode Jacobi

Couvre la méthode Jacobi, la rotation Givens, la décomposition QR et les techniques de diagonalisation en physique computationnelle.

Valeurs propres et vecteurs propres

Couvre les valeurs propres, les vecteurs propres et les polynômes caractéristiques dans les transformations matricielles.

Méthode de puissance

Couvre la méthode de puissance pour approximer la plus grande valeur propre d'une matrice.