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Explore les méthodes de Richardson pour les solutions de systèmes linéaires itératifs et le contrôle des erreurs dans les systèmes définis positifs symétriques.
Couvre le processus de résolution d'un système linéaire en simulation de flux numérique à l'aide de méthodes directes telles que l'élimination gaussienne et l'algorithme TDMA.
Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.
Explore la régulation quadratique linéaire pour un contrôle optimal des systèmes linéaires, en se concentrant sur la minimisation d'une fonction de coût quadratique pour déplacer l'état du système vers zéro.
Couvre la méthode Conjugate Gradient pour résoudre des systèmes linéaires sans préconditionnement, en explorant les implémentations de calcul parallèle et les prédictions de performances.
