Matrice (mathématiques)thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.
Vertex (computer graphics)A vertex (plural vertices) in computer graphics is a data structure that describes certain attributes, like the position of a point in 2D or 3D space, or multiple points on a surface. 3D models are most often represented as triangulated polyhedra forming a triangle mesh. Non-triangular surfaces can be converted to an array of triangles through tessellation. Attributes from the vertices are typically interpolated across mesh surfaces. The vertices of triangles are associated not only with spatial position but also with other values used to render the object correctly.
TriangleEn géométrie euclidienne, un triangle est une figure plane formée par trois points (appelés sommets) et par les trois segments qui les relient (appelés côtés), délimitant un domaine du plan appelé intérieur. Lorsque les sommets sont distincts deux à deux, en chaque sommet les côtés délimitent un angle intérieur, d'où vient la dénomination de « triangle ». Le triangle est aussi le polygone le plus simple qui délimite une portion du plan et sert ainsi d'élément fondamental pour le découpage et l'approximation de surfaces.
Matrice diagonaleEn algèbre linéaire, une matrice diagonale est une matrice carrée dont les coefficients en dehors de la diagonale principale sont nuls. Les coefficients de la diagonale peuvent être ou ne pas être nuls. Une matrice diagonale est une matrice qui correspond à la représentation d'un endomorphisme diagonalisable dans une base de vecteurs propres. La matrice d'un endomorphisme diagonalisable est semblable à une matrice diagonale. Toute matrice diagonale est symétrique, normale et triangulaire.
Produit matricielLe produit matriciel désigne la multiplication de matrices, initialement appelé la « composition des tableaux ». Il s'agit de la façon la plus fréquente de multiplier des matrices entre elles. En algèbre linéaire, une matrice A de dimensions m lignes et n colonnes (matrice m×n) représente une application linéaire ƒ d'un espace de dimension n vers un espace de dimension m. Une matrice colonne V de n lignes est une matrice n×1, et représente un vecteur v d'un espace vectoriel de dimension n. Le produit A×V représente ƒ(v).
Configuration de sommetEn géométrie, une configuration de sommet est une notation abrégée pour représenter la figure de sommet d'un polyèdre ou d'un pavage comme la séquence de faces autour d'un sommet. Pour les polyèdres uniformes, il n'y a qu'un seul type de sommet et, par conséquent, la configuration des sommets définit entièrement le polyèdre. (Les polyèdres chiraux existent dans des paires d'images miroir avec la même configuration de sommet). Une configuration de sommet est donnée sous la forme d'une suite de nombres représentant le nombre de côtés des faces faisant le tour du sommet.
Forme linéaireEn algèbre linéaire, une forme linéaire sur un espace vectoriel est une application linéaire sur son corps de base. En dimension finie, elle peut être représentée par une matrice ligne qui permet d’associer à son noyau une équation cartésienne. Dans le cadre du calcul tensoriel, une forme linéaire est aussi appelée covecteur, en lien avec l’action différente des matrices de changement de base.
Stiffness matrixIn the finite element method for the numerical solution of elliptic partial differential equations, the stiffness matrix is a matrix that represents the system of linear equations that must be solved in order to ascertain an approximate solution to the differential equation. For simplicity, we will first consider the Poisson problem on some domain Ω, subject to the boundary condition u = 0 on the boundary of Ω. To discretize this equation by the finite element method, one chooses a set of basis functions {φ_1, .
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.
Hô Chi Minh-VilleHô Chi Minh-Ville ou Hồ Chí Minh-Ville ou (Thành phố Hồ Chí Minh ), encore souvent appelée Saïgon (Sài Gòn ), qui fut le nom officiel jusqu'en 1975, est la plus grande ville du Viêt Nam et son poumon économique, devant la capitale Hanoï. Hô Chi Minh-Ville, dont le statut correspond à celui d'une province vietnamienne, se divise en dix-neuf arrondissements et cinq districts possédant une superficie de pour une population de (2015) dans une région qui en compte 21 millions (2020). Elle se trouve sur les rives de la rivière de Saïgon.
Hô Chi MinhHồ Chí Minh , né Nguyễn Sinh Cung le à Hoàng Trù (province de Nghệ An) et mort le à Hanoï, est un homme d'État vietnamien et une figure importante de l'anticolonialisme et du communisme international. Il est connu sous les noms Nguyễn Tất Thành (« Nguyên Réussite assurée ») dans les années 1900 et 1910, et Nguyễn Ái Quốc (« Nguyên le patriote ») dans les deux décennies suivantes. La jeunesse de Hô Chi Minh est marquée par des voyages autour du monde, qui contribuent à lui faire découvrir l'idéologie communiste.
