CoefficientUn coefficient est un facteur constant, exprimé par un nombre ou par un symbole qui le représente, qui s’applique à une grandeur variable (grandeur physique ou variable mathématique). En physique par exemple, quand la vitesse d’un solide mobile est constante, la distance parcourue est proportionnelle à la durée du parcours, la vitesse étant le coefficient de proportionnalité à appliquer à une durée donnée pour obtenir la distance parcourue pendant ce temps.
Valeur propre, vecteur propre et espace propreEn mathématiques, et plus particulièrement en algèbre linéaire, le concept de vecteur propre est une notion algébrique s'appliquant à une application linéaire d'un espace dans lui-même. Il correspond à l'étude des axes privilégiés, selon lesquels l'application se comporte comme une dilatation, multipliant les vecteurs par une même constante. Ce rapport de dilatation est appelé valeur propre, les vecteurs auxquels il s'applique s'appellent vecteurs propres, réunis en un espace propre.
Coefficient matrixIn linear algebra, a coefficient matrix is a matrix consisting of the coefficients of the variables in a set of linear equations. The matrix is used in solving systems of linear equations. In general, a system with m linear equations and n unknowns can be written as where are the unknowns and the numbers are the coefficients of the system. The coefficient matrix is the m × n matrix with the coefficient a_ij as the (i, j)th entry: Then the above set of equations can be expressed more succinctly as where A is the coefficient matrix and b is the column vector of constant terms.
Agrandissement et réductionEn géométrie, l’agrandissement et la réduction sont les deux cas de transformations géométriques d'une figure en multipliant ses dimensions par un nombre appelé rapport : ce nombre est supérieur à 1 dans le cas d’un agrandissement, inférieur dans le cas d’une réduction. La figure obtenue est ainsi semblable à l’ancienne, et si les deux apparaissent dans le même plan, elles s’obtiennent chacune par une homothétie sur la figure de l’autre. C’est le cas par exemple d’une configuration de Thalès.
Équation aux dérivées partiellesEn mathématiques, plus précisément en calcul différentiel, une équation aux dérivées partielles (parfois appelée équation différentielle partielle et abrégée en EDP) est une équation différentielle dont les solutions sont les fonctions inconnues dépendant de plusieurs variables vérifiant certaines conditions concernant leurs dérivées partielles. Une EDP a souvent de très nombreuses solutions, les conditions étant moins strictes que dans le cas d'une équation différentielle ordinaire à une seule variable ; les problèmes comportent souvent des conditions aux limites qui restreignent l'ensemble des solutions.
Arnoldi iterationIn numerical linear algebra, the Arnoldi iteration is an eigenvalue algorithm and an important example of an iterative method. Arnoldi finds an approximation to the eigenvalues and eigenvectors of general (possibly non-Hermitian) matrices by constructing an orthonormal basis of the Krylov subspace, which makes it particularly useful when dealing with large sparse matrices. The Arnoldi method belongs to a class of linear algebra algorithms that give a partial result after a small number of iterations, in contrast to so-called direct methods which must complete to give any useful results (see for example, Householder transformation).
Matrice de SylvesterEn algèbre linéaire, la matrice de Sylvester de deux polynômes apporte des informations d'ordre arithmétique sur ces polynômes. Elle tient son nom de James Joseph Sylvester. Elle sert à la définition du résultant de deux polynômes. Soient p et q deux polynômes non nuls, de degrés respectifs m et n La matrice de Sylvester associée à p et q est la matrice carrée définie ainsi : la première ligne est formée des coefficients de p, suivis de zéros la seconde ligne s'obtient à partir de la première par permutation circulaire vers la droite ; les n – 2 lignes suivantes s'obtiennent en répétant la même opération ; la ligne n + 1 est formée des coefficients de q, suivis de zéros les m – 1 lignes suivantes sont formées par des permutations circulaires.
Déterminant (mathématiques)vignette|L'aire du parallélogramme est la valeur absolue du déterminant de la matrice formée par les vecteurs correspondants aux côtés du parallélogramme. En mathématiques, le déterminant est une valeur qu'on peut associer aux matrices ou aux applications linéaires en dimension finie. Sur les exemples les plus simples, ceux de la géométrie euclidienne en dimension 2 ou 3, il s'interprète en termes d'aires ou de volumes, et son signe est relié à la notion d'orientation.
Matrix differential equationA differential equation is a mathematical equation for an unknown function of one or several variables that relates the values of the function itself and its derivatives of various orders. A matrix differential equation contains more than one function stacked into vector form with a matrix relating the functions to their derivatives. For example, a first-order matrix ordinary differential equation is where is an vector of functions of an underlying variable , is the vector of first derivatives of these functions, and is an matrix of coefficients.
Matrix decompositionIn the mathematical discipline of linear algebra, a matrix decomposition or matrix factorization is a factorization of a matrix into a product of matrices. There are many different matrix decompositions; each finds use among a particular class of problems. In numerical analysis, different decompositions are used to implement efficient matrix algorithms. For instance, when solving a system of linear equations , the matrix A can be decomposed via the LU decomposition.
