Construction d'une méthode itérative

Séances de cours associées (25)

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Couvre les méthodes directes pour résoudre des systèmes linéaires en analyse numérique.

Couvre la méthode Jacobi, la rotation Givens, la décomposition QR et les techniques de diagonalisation en physique computationnelle.

Explore les décompositions matricielles pour résoudre des systèmes linéaires et simuler des dynamiques.

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

Explore la décomposition unique des matrices en parties diagonalisables et nilpotentes, en mettant en valeur leurs propriétés et leurs applications.

Couvre les systèmes linéaires, les matrices diagonales et triangulaires, et la factorisation de LU.

Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.

Couvre les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires et discute des critères de convergence et du rayon spectral.

Couvre la méthode de décomposition de LU appliquée aux systèmes linéaires, présentant le système en deux étapes.

Explore la décomposition de la valeur singulaire, l'approximation de bas rang, les sous-espaces fondamentaux et les normes matricielles.