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Systèmes linéaires : factorisation et Cholesky
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Séances de cours associées (44)
Construction d'une méthode itérative
Couvre la construction d'une méthode itérative pour des systèmes linéaires en décomposant une matrice A en P, T et P_A.
Systèmes linéaires: convergence et méthodes
Explore les systèmes linéaires, la convergence et les méthodes de résolution en mettant l'accent sur les besoins en temps et en mémoire du processeur.
Factorisation QR : Résolution du système des moindres carrés
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)
Couvre la méthode de factorisation QR appliquée à la résolution d'un système d'équations linéaires au sens des moindres carrés.
LU Decomposition: Applications de systèmes linéaires
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 1)
Couvre la méthode de décomposition de LU appliquée aux systèmes linéaires, présentant le système en deux étapes.
Résolution des systèmes linéaires
MOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Couvre les méthodes pour résoudre des systèmes linéaires avec un nombre fini d'opérations.
Résolution des systèmes linéaires
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 1)
Explore la décomposition de LU pour résoudre les systèmes linéaires et l'associativité des opérations.
Résolution des systèmes linéaires
Couvre la résolution des systèmes linéaires et son lien avec les problèmes d'optimisation.
SVD: Décomposition de la valeur singulaire
Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.
Systèmes linéaires : méthodes directes
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Couvre la formulation des systèmes linéaires, les méthodes directes et itératives pour les résoudre, et le coût de la factorisation LU.
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.
Factorisation Cholesky: Théorie et Algorithme
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Explore la méthode de factorisation Cholesky pour les matrices déterminées symétriques positives.
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.
Construction d'une méthode itérative
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Couvre la construction d'une méthode itérative pour les systèmes linéaires, en mettant l'accent sur la décomposition matricielle et la convexité.
Méthodes itératives : Systèmes linéaires
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Couvre les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires et discute des critères de convergence et du rayon spectral.
Méthodes itératives pour les systèmes linéaires
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Couvre les méthodes itératives pour résoudre les systèmes linéaires déquations et discute des propriétés de convergence des méthodes comme la méthode de Richardson.
Solutions pour les moindres carrés
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Explique le concept de solutions de moindres carrés et leur application pour trouver la solution la plus proche d'un système d'équations.
Analyse numérique : méthodes directes pour les systèmes linéaires
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Couvre les méthodes directes pour résoudre des systèmes linéaires en analyse numérique.
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.
Effet des erreurs d'arrondi dans les systèmes linéaires
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Explore l'effet des erreurs d'arrondi dans la résolution des systèmes linéaires à l'aide de la méthode de factorisation LU.
Systèmes linéaires : méthodes directes
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Explore les systèmes linéaires, l'élimination gaussienne, la décomposition LU et les types matriciels.
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