MOOC
Analyse Numérique pour Ingénieurs
Séances de ce MOOC (64)
Élimination gaussienne : principes fondamentauxMOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Couvre les bases de l'élimination gaussienne et les étapes itératives impliquées dans le processus.
Exemple d'élimination gaussienneMOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Démontre le processus étape par étape de résolution des équations linéaires en utilisant l'élimination gaussienne.
Décomposition de LU: BasesMOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Couvre les bases de la décomposition de LU, en se concentrant sur l'identification des coefficients des matrices A et LU.
Décomposition LU: ExempleMOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Explique la décomposition de LU avec un exemple détaillé et discute de la régularité de la sous-matrix.
Décomposition LLT: CholeskyMOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Couvre la décomposition Cholesky d'une matrice symétrique positive définie et de ses applications.
Décomposition LLT: ExempleMOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Explique la décomposition LL2 avec un exemple et des calculs détaillés.
Résolution des systèmes linéairesMOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Résume les méthodes de résolution des systèmes linéaires, y compris l'élimination gaussienne et la décomposition LU.
Équations et systèmes non linéairesMOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Résolution numérique d'équations et de systèmes non linéaires à l'aide du point fixe et des méthodes de Newton.
Équations non linéaires : Position du problèmeMOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Introduit des méthodes numériques pour résoudre les équations non linéaires, en mettant l'accent sur la position du problème et la méthode Newton pour les points fixes.
Méthode du point fixeMOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Couvre la méthode du point fixe pour trouver x bar g(x bar) et démontre la convergence et la divergence des séquences.