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Résoudre les systèmes linéaires avec matrices

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Dans cours

MATH-111(e): Algèbre linéaire

L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications. ...

Description

Cette séance de cours couvre le processus de résolution des systèmes linéaires à l'aide de matrices, y compris l'algorithme de réduction des rangées et les conditions dans lesquelles un système a infiniment de solutions. L'instructeur explique comment déterminer les solutions d'un système basé sur les propriétés de la matrice augmentée et de l'algorithme de pivot.

Enseignant·e·s (2)

Jérôme Scherer

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Virgile Simon Constantin A dirigé les thèses EPFL de Samuel Lavenir A co-dirigé les thèses EPFL de Kay Remo Werndli, Lyne Moser Cours Topology IV.a - Cohomology rings MATH-506 La cohomologie singulière vient de la dualisation du complexe des chaines singulières. Nous étudions ses propriétés, voyons comment elle acquiert une structure multiplicative, celle d'une algèbre graduée commutative. Une version algébrique, la cohomologie des groupes, est c

Nicolas Boumal

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Andreea-Alexandra Musat A dirigé les thèses EPFL de Christopher Criscitiello, Quentin Rebjock Cours Algèbre linéaire MATH-111(e) L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications. Continuous optimization MATH-329 This course introduces students to continuous, nonlinear optimization. We study the theory of optimization with continuous variables (with full proofs), and we analyze and

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Proximité ontologique

Mathématiques

Algèbre: Algèbre linéaire

Concepts associés (21)

Augmented matrix

In linear algebra, an augmented matrix is a matrix obtained by appending the columns of two given matrices, usually for the purpose of performing the same elementary row operations on each of the given matrices. Given the matrices A and B, where the augmented matrix (A|B) is written as This is useful when solving systems of linear equations. For a given number of unknowns, the number of solutions to a system of linear equations depends only on the rank of the matrix representing the system and the rank of the corresponding augmented matrix.

Matrice inversible

En mathématiques et plus particulièrement en algèbre linéaire, une matrice inversible (ou régulière ou encore non singulière) est une matrice carrée A pour laquelle il existe une matrice B de même taille n avec laquelle les produits AB et BA sont égaux à la matrice identité. Dans ce cas la matrice B est unique, appelée matrice inverse de A et notée B = A. Cette définition correspond à celle d’élément inversible pour la multiplication dans l’anneau des matrices carrées associé.

Coefficient matrix

In 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.

Matrice d'une application linéaire

En algèbre linéaire, la matrice d'une application linéaire est une matrice de scalaires qui permet de représenter une application linéaire entre deux espaces vectoriels de dimensions finies, étant donné le choix d'une base pour chacun d'eux. Soient : E et F deux espaces vectoriels sur un corps commutatif K, de dimensions respectives n et m ; B = (e, ... , e) une base de E, C une base de F ; φ une application de E dans F.

Defective matrix

In linear algebra, a defective matrix is a square matrix that does not have a complete basis of eigenvectors, and is therefore not diagonalizable. In particular, an n × n matrix is defective if and only if it does not have n linearly independent eigenvectors. A complete basis is formed by augmenting the eigenvectors with generalized eigenvectors, which are necessary for solving defective systems of ordinary differential equations and other problems.

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Bases de l'algèbre linéaire: représentations matricielles et transformations

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Résolution des systèmes linéaires MOOC: Échauffement pour l'EPFL MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 1)

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Valeurs propres et vecteurs propres : comprendre les propriétés de la matrice

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