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Séance de cours

Équations différentielles linéaires

Dans cours

MATH-115(a): Algèbre linéaire avancée II - diagonalisation

L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et de démontrer rigoureusement les résultats principaux de ce sujet. ...

Description

Cette séance de cours couvre la solution des équations différentielles linéaires, en se concentrant sur le processus de trouver des solutions complexes et le cas particulier des matrices diagonalisables. L'instructeur explique les étapes à suivre et fournit des exemples pour illustrer les concepts.

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Enseignant·e

Friedrich Eisenbrand

Friedrich Eisenbrand's main research interests lie in the field of discrete optimization, in particular in algorithms and complexity, integer programming, geometry of numbers, and applied optimization. He is best known for his work on efficient algorithms for integer programming in fixed dimension and the theory of cutting planes, which are an important tool to solve large scale industrial optimization problems in practice. Before joining EPFL in March 2008, Friedrich Eisenbrand was a full professor of mathematics at the University of Paderborn. Friedrich received the Heinz Maier-Leibnitz award of the German Research Foundation (DFG) in 2004 and the Otto Hahn medal of the Max Planck Society in 2001.

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Algèbre: Algèbre linéaire

Concepts associés (32)

Matrice diagonalisable

En mathématiques, une matrice diagonalisable est une matrice carrée semblable à une matrice diagonale. Cette propriété est équivalente à l'existence d'une base de vecteurs propres, ce qui permet de définir de manière analogue un endomorphisme diagonalisable d'un espace vectoriel. Le fait qu'une matrice soit diagonalisable dépend du corps dans lequel sont cherchées les valeurs propres, ce que confirme la caractérisation par le fait que le polynôme minimal soit scindé à racines simples.

Test (évaluation)

droite|vignette|280x280px|Etudiants qui passent leurs examens au Mahatma Gandhi Seva Ashram, Jaura, en Inde. droite|vignette|280x280px|Etudiants cambodgiens qui passe un examen en vue d'une demande pour l'école technique de Don Bosco de Sihanoukville en 2008. vignette|280x280px|Etudiants américains en classe d'ordinateurs fondamentale en train de faire une évaluation sur ordinateur. Une évaluation ou test (anglicisme) ou examen (informellement examination ou exam.

Notebook (programmation)

vignette|Notebook du logiciel informatique IPython.|338x338px En programmation informatique, un notebook, aussi fréquemment appelé calepin électronique, voire simplement calepin est une interface de permettant de combiner des sections en langage naturel et des sections en langage informatique. Les notebooks sont notamment utilisés en science des données pour explorer et analyser des données. Les notebooks peuvent ensuite être enregistrés sous forme de document. C'est un exemple de programmation lettrée.

Cahier (papeterie)

En papeterie, un cahier est un objet constitué de feuilles de papier assemblées. Selon l'usage auquel il est destiné, le papier peut être vierge (pour le dessin) ou préimprimé d'une réglure (lignes, quadrillage, ou des portées pour l'écriture de musique). Il est recouvert par du carton qui formera la couverture. vignette|Spirale pour relier les pages d'un cahier. Janvier 2022. Il en existe de plusieurs tailles, les plus courantes étant : (3:4) (format A4) Si les usages du cahier sont multiples, cet objet est utilisé majoritairement dans le cadre scolaire, d'où l'expression de cahier d'écolier pour le désigner.

Matrice de Dirac

Les matrices de Dirac sont des matrices qui furent introduites par Paul Dirac, lors de la recherche d'une équation d'onde relativiste de l'électron. Le pendant relativiste de l'équation de Schrödinger est l'équation de Klein-Gordon. Celle-ci décrit des particules de spin 0 et ne convient pas pour les électrons qui sont de spin 1/2. Dirac essaya alors de trouver une équation linéaire comme celle de Schrödinger sous la forme : où est une fonction d'onde vectorielle, la masse de la particule, l'hamiltonien, sont respectivement un vecteur de matrices hermitiques et une matrice hermitique, et i désigne l'unité imaginaire.

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Séances de cours associées (43)

Équations différentielles de deuxième commande linéaire homogènes

Couvre la solution d'équations différentielles linéaires de second ordre homogènes avec des coefficients constants et explore divers cas de racines réelles et complexes.

Équations différentielles ordinaires

Couvre les équations différentielles linéaires homogènes ordinaires du second ordre avec des coefficients constants.

Solution générale des équations différentielles linéaires homogénéisées du deuxième ordre

Couvre la solution générale des équations différentielles linéaires homogènes de second ordre avec des coefficients constants et le concept d'indépendance linéaire des solutions.

Systèmes linéaires : matrices et solutions

Couvre les systèmes différentiels linéaires, la formulation de matrices, des solutions uniques et des variables changeantes à l'aide de matrices inversées.

Valeurs propres et optimisation : techniques d'analyse numérique

Discute des valeurs propres, de leurs méthodes de calcul et de leurs applications en optimisation et en analyse numérique.

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