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Systèmes linéaires: Chapitres 4, 5, 6
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Systèmes linéaires : matrices diagonales et triangulaires, factorisation de l'U.
Couvre les systèmes linéaires, les matrices diagonales et triangulaires, et la factorisation de LU.
Algèbre linéaire
Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.
Résolution des systèmes linéaires
Couvre la résolution des systèmes linéaires et son lien avec les problèmes d'optimisation.
Contrôle optimal : Conditions KKT
Explore les conditions optimales de contrôle et de KKT pour une optimisation non linéaire avec des contraintes.
Analyse numérique : méthodes directes pour les systèmes linéaires
Couvre les méthodes directes pour résoudre des systèmes linéaires en analyse numérique.
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.
Matrices et formes quadratiques: concepts clés de l'algèbre linéaire
Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.
Factorisation Cholesky: Théorie et Algorithme
Explore la méthode de factorisation Cholesky pour les matrices déterminées symétriques positives.
Méthodes directes pour les systèmes linéaires d'équations
Explore des méthodes directes pour résoudre des systèmes linéaires d'équations, y compris l'élimination de Gauss et la décomposition de LU.
Programmation semi-définie
Couvre la programmation et l'optimisation semi-définies sur des cônes semi-définis positifs.