Séance de cours
Systèmes linéaires: Chapitres 4, 5, 6
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Critères de factorisation LU
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Factorisation LU
Explique l'élimination gaussienne et la factorisation LU pour résoudre les systèmes linéaires d'équations.
Optimisation sans contraintes : méthode de graduation
Couvre l'optimisation sans contraintes en utilisant la méthode de gradient pour trouver le minimum de la fonction.
Systèmes linéaires: Choleski Factorisation
Couvre la méthode de factorisation Choleski pour résoudre efficacement les systèmes linéaires.
Théorie de stabilité Lyapunov: fonctions énergétiques et analyse de stabilité
Couvre la théorie de la stabilité de Lyapunov, les fonctions énergétiques, les matrices à définition positive et l'analyse de la stabilité du système à travers des exemples et des théorèmes.
Systèmes linéaires : méthodes directes
Explore les systèmes linéaires, l'élimination gaussienne, la décomposition LU et les types matriciels.
Factorisation de la matrice: LU Décomposition
Explore la décomposition de LU pour résoudre des systèmes linéaires, en se concentrant sur les déterminants et les cofacteurs.
Théorie de l'optimisation sans contrainte
Explore la théorie de l'optimisation sans contrainte, couvrant les minimums globaux et locaux, la convexité et les concepts de gradient.
Factorisation des matrices : Optimisation et évaluation
Explore l'optimisation de la factorisation matricielle, les méthodes d'évaluation et les défis dans les systèmes de recommandation.
Optimisation conjuguée des gradients
Explore l'optimisation Conjugate Gradient, couvrant les cas quadratiques et non linéaires, les conditions Wolfe, BFGS, les algorithmes CG et la symétrie matricielle.