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Factorisation de la matrice: LU Décomposition
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Séances de cours associées (45)
Systèmes linéaires : Factorisation LU avec pivot
Explique l'algorithme d'élimination gaussien avec le pivotement et la factorisation LU pour les systèmes linéaires.
Algèbre linéaire
Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.
Méthodes directes pour les systèmes linéaires d'équations
Explore des méthodes directes pour résoudre des systèmes linéaires d'équations, y compris l'élimination de Gauss et la décomposition de LU.
Résolution des systèmes linéaires
MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Résume les méthodes de résolution des systèmes linéaires, y compris l'élimination gaussienne et la décomposition LU.
Opérations matricielles : matrices triangulaires
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)
Explore les opérations avec des matrices triangulaires et leur rôle dans la résolution des systèmes linéaires.
Systèmes linéaires: Choleski Factorisation
Couvre la méthode de factorisation Choleski pour résoudre efficacement les systèmes linéaires.
Décomposition de LU: Existence
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 1)
Explore la décomposition de LU d'une matrice en matrices triangulaires inférieures et supérieures.
LU Décomposition Algorithme
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 1)
Couvre l'algorithme de décomposition de LU, transformant une matrice en L et U.
Systèmes linéaires: Chapitres 4, 5, 6
Explore le lien entre les systèmes linéaires et l'optimisation par élimination et décomposition de LU.
Factorisation QR : Bases orthogonales
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)
Couvre la factorisation QR d'une matrice A en Q et R.
Décomposition de la matrice : factorisation QR
Introduit la factorisation QR pour la décomposition matricielle, soulignant son importance dans diverses applications et les implications d'un modèle bien choisi.
Factorisations matricielles: LU Decomposition
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Introduit la décomposition de LU pour une résolution efficace des équations linéaires à l'aide de la factorisation matricielle.
Caractérisation des matrices inversées
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Explore les propriétés des matrices invertibles, y compris les solutions uniques et l'indépendance linéaire.
Analyse numérique : méthodes directes pour les systèmes linéaires
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Couvre les méthodes directes pour résoudre des systèmes linéaires en analyse numérique.
Factorisation Cholesky: Théorie et Algorithme
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Explore la méthode de factorisation Cholesky pour les matrices déterminées symétriques positives.
Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation
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Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.
Systèmes linéaires : matrices diagonales et triangulaires, factorisation de l'U.
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Couvre les systèmes linéaires, les matrices diagonales et triangulaires, et la factorisation de LU.
Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral
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Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.
Factorisation de la matrice: LU Décomposition
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Explore la décomposition de LU pour la factorisation matricielle et la résolution des systèmes linéaires.
Inversion de la matrice
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Explore l'inversion matricielle, les conditions d'invertibilité, l'unicité des matrices inverses et élémentaires pour l'inversion.
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