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Inversion de la matrice : Méthodes pivotantes et itératives

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Dans cours

MATH-250: Advanced numerical analysis I

Construction and analysis of numerical methods for the solution of problems from linear algebra, integration, approximation, and differentiation. ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts d'inversion matricielle, en mettant l'accent sur l'importance des méthodes pivotantes et itératives pour résoudre les systèmes linéaires d'équations. L'instructeur explique les défis de l'inversion matricielle, le rôle du pivot dans l'amélioration de la précision et les méthodes itératives utilisées pour trouver des solutions. Différentes techniques telles que la méthode de Richardson et la méthode Gauss-Seidel sont discutées en détail, en mettant l'accent sur leur impact sur la convergence et la précision de la solution.

Enseignant·e·s (3)

Simone Deparis

Expertise Simone Deparis est professeur à l’EPFL, spécialisé en mathématiques appliquées, analyse numérique et didactique des mathématiques à l’université. Ses recherches portent à la fois sur la modélisation computationnelle pour les applications biomédicales et sur l’innovation pédagogique, avec un accent sur l’équité, l’auto-efficacité et la réforme de l’évaluation dans les grands cursus scientifiques. Mission Mes recherches portent sur les mathématiques appliquées et les sciences de l’apprentissage. En

Daniel Kressner

Annalisa Buffa

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Gonzalo Bonilla Moreno, Philipp Christoph Weder, Yannis Dirk Voet, Fabio Marcinno, Ferhat Sindy, Francesco Sala, Markus Renoldner, Mohamed Ben Abdelouahab, Davor Dobrota A dirigé les thèses EPFL de Luca Coradello, Ondine Chanon, Riccardo Puppi Cours Numerical approximation of PDEs MATH-451 Ce cours porte sur la dérivation, l'analyse théorique et l'implémentation de la méthode des éléments finis pour l'approximation numérique des équations aux dér

Source officielle

Concepts associés (23)

Méthode de Jacobi

La méthode de Jacobi, due au mathématicien allemand Karl Jacobi, est une méthode itérative de résolution d'un système matriciel de la forme Ax = b. Pour cela, on utilise une suite x qui converge vers un point fixe x, solution du système d'équations linéaires. On cherche à construire, pour x donné, la suite x = F(x) avec . où est une matrice inversible. où F est une fonction affine. La matrice B = MN est alors appelée matrice de Jacobi.

Méthode de surrelaxation successive

En analyse numérique, la méthode de surrelaxation successive (en anglais : Successive Overrelaxation Method{', abrégée en SOR) est une variante de la méthode de Gauss-Seidel pour résoudre un système d'équations linéaires. La convergence de cet algorithme est généralement plus rapide. Une approche similaire peut être appliquée à bon nombre de méthodes itératives. Cette méthode a été découverte simultanément par et Stan Frankel en 1950 dans le but de résoudre automatiquement des systèmes linéaires avec des ordinateurs.

Méthode de Newton

vignette|Une itération de la méthode de Newton. En analyse numérique, la méthode de Newton ou méthode de Newton-Raphson est, dans son application la plus simple, un algorithme efficace pour trouver numériquement une approximation précise d'un zéro (ou racine) d'une fonction réelle d'une variable réelle. Cette méthode doit son nom aux mathématiciens anglais Isaac Newton (1643-1727) et Joseph Raphson (peut-être 1648-1715), qui furent les premiers à la décrire pour la recherche des solutions d'une équation polynomiale.

Matrix splitting

In the mathematical discipline of numerical linear algebra, a matrix splitting is an expression which represents a given matrix as a sum or difference of matrices. Many iterative methods (for example, for systems of differential equations) depend upon the direct solution of matrix equations involving matrices more general than tridiagonal matrices. These matrix equations can often be solved directly and efficiently when written as a matrix splitting. The technique was devised by Richard S. Varga in 1960.

Système linéaire

Un système linéaire (le terme système étant pris au sens de l'automatique, à savoir un système dynamique) est un objet du monde matériel qui peut être décrit par des équations linéaires (équations linéaires différentielles ou aux différences), ou encore qui obéit au principe de superposition : toute combinaison linéaire des variables de ce système est encore une variable de ce système. Les systèmes non linéaires sont plus difficiles à étudier que les systèmes linéaires.

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Vectorisation en Python : calcul efficace avec Numpy

Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.

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.

Méthode Gauss-Seidel

Couvre la méthode de Gauss-Seidel pour résoudre des systèmes linéaires itérativement avec substitution progressive.

Construction matricielle et manipulation des fonctions

Couvre des conseils sur la construction matricielle et la manipulation de fonctions à l'aide de MATLAB.

Méthode de Newton : Ordre 2

Explique la méthode de Newton d'ordre 2 pour trouver des zéros de fonction.

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