Séance de cours
Méthodes itératives : Systèmes linéaires
Séances de cours associées (63)
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.
Systèmes linéaires : méthodes itératives
Couvre les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires, y compris les méthodes Jacobi et Gauss-Seidel.
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.
Méthodes Jacobi et Gauss-Seidel
Explique les méthodes Jacobi et Gauss-Seidel pour résoudre les systèmes linéaires itérativement.
Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation
Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.
Systèmes linéaires: convergence et méthodes
Explore les systèmes linéaires, la convergence et les méthodes de résolution en mettant l'accent sur les besoins en temps et en mémoire du processeur.
Factorisation Cholesky: Théorie et Algorithme
Explore la méthode de factorisation Cholesky pour les matrices déterminées symétriques positives.
Caractérisation des matrices inversées
Explore les propriétés des matrices invertibles, y compris les solutions uniques et l'indépendance linéaire.
Systèmes linéaires : méthodes directes
Couvre la formulation des systèmes linéaires, les méthodes directes et itératives pour les résoudre, et le coût de la factorisation LU.
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.