Ajustement de courbethumb|upright=2.2|Ajustement par itérations d'une courbe bruitée par un modèle de pic asymétrique (méthode de Gauss-Newton avec facteur d'amortissement variable). L'ajustement de courbe est une technique d'analyse d'une courbe expérimentale, consistant à construire une courbe à partir de fonctions mathématiques et d'ajuster les paramètres de ces fonctions pour se rapprocher de la courbe mesurée . On utilise souvent le terme anglais curve fitting, profile fitting ou simplement fitting, pour désigner cette méthode ; on utilise souvent le franglais « fitter une courbe » pour dire « ajuster une courbe ».
Optimisation SDPEn mathématiques et en informatique théorique, l'optimisation SDP ou semi-définie positive, est un type d'optimisation convexe, qui étend l'optimisation linéaire. Dans un problème d'optimisation SDP, l'inconnue est une matrice symétrique que l'on impose d'être semi-définie positive. Comme en optimisation linéaire, le critère à minimiser est linéaire et l'inconnue doit également satisfaire une contrainte affine. L'optimisation SDP se généralise par l'optimisation conique, qui s'intéresse aux problèmes de minimisation d'une fonction linéaire sur l'intersection d'un cône et d'un sous-espace affine.
Méthode de BrentEn analyse numérique, la méthode de Brent est un algorithme de recherche d'un zéro d'une fonction combinant la méthode de dichotomie, la méthode de la sécante et l’interpolation quadratique inverse. À chaque itération, elle décide laquelle de ces trois méthodes est susceptible d’approcher au mieux le zéro, et effectue une itération en utilisant cette méthode. L'idée principale est d'utiliser la méthode de la sécante ou d'interpolation quadratique inverse parce qu'elles convergent vite, et de revenir à la méthode de dichotomie si besoin est.
Relaxation (iterative method)In numerical mathematics, relaxation methods are iterative methods for solving systems of equations, including nonlinear systems. Relaxation methods were developed for solving large sparse linear systems, which arose as finite-difference discretizations of differential equations. They are also used for the solution of linear equations for linear least-squares problems and also for systems of linear inequalities, such as those arising in linear programming. They have also been developed for solving nonlinear systems of equations.
Méthode de RombergEn analyse numérique, la méthode d'intégration de Romberg est une méthode récursive de calcul numérique d'intégrale, fondée sur l'application du procédé d'extrapolation de Richardson à la méthode des trapèzes. Cette technique d'accélération permet d'améliorer l'ordre de convergence de la méthode des trapèzes, en appliquant cette dernière à des divisions dyadiques successives de l'intervalle d'étude et en formant une combinaison judicieuse.
Comparaisons des logiciels d'analyse numériqueLes tables suivantes présente des comparaisons des logiciels d'analyse numérique. Systèmes d'exploitation sur lesquels le logiciel peut s'exécuter sans émulation. Les couleurs indique pour chaque caractéristique, si elle est : L'analyse numérique nécessite souvent des calculs intensifs, des études sont souvent menées pour classer les langages suivant leurs performances. Comparaison de logiciels d'apprentissage profond Comparaison de logiciels de statistiques analyse numérique Catégorie:Logiciel de calcul n
Function approximationIn general, a function approximation problem asks us to select a function among a that closely matches ("approximates") a in a task-specific way. The need for function approximations arises in many branches of applied mathematics, and computer science in particular , such as predicting the growth of microbes in microbiology. Function approximations are used where theoretical models are unavailable or hard to compute.
Inégalité arithmético-géométriquethumb|right|Preuve sans mots de l'inégalité arithmético-géométrique en deux dimensions : PR est un diamètre d'un cercle de centre O ; son rayon AO a donc pour longueur la moyenne arithmétique de a et b. Par le théorème de la moyenne géométrique, on trouve aussi que la hauteur GQ a pour longueur la moyenne géométrique de a et b. On a donc bien pour tous a:b, AO ≥ GQ. En mathématiques, l'inégalité arithmético-géométrique (IAG) établit un lien entre la moyenne arithmétique et la moyenne géométrique.
