Systèmes linéaires : méthodes directes

Séances de cours associées (31)

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Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.

Couvre la méthode d'élimination gaussienne pour résoudre les équations linéaires à l'aide d'opérations de ligne sur matrices.

Explore les systèmes linéaires, la factorisation Cholesky, la factorisation LU et la précision matricielle.

Explique les matrices de rangées et de rangées réduites et leur rôle dans la simplification de la résolution du système.

Explore les opérations avec des matrices triangulaires et leur rôle dans la résolution des systèmes linéaires.

Explore la factorisation LU, les erreurs d'arrondi, les matrices éparses et les opérations matricielles à l'aide de MATLAB.

Explore la méthode de factorisation Cholesky pour les matrices déterminées symétriques positives.

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

Explore l'inversion matricielle, les conditions d'invertibilité, l'unicité des matrices inverses et élémentaires pour l'inversion.

Couvre les bases de la décomposition de LU, en se concentrant sur l'identification des coefficients des matrices A et LU.