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.
Explore les méthodes itératives pour les équations linéaires, y compris les méthodes Jacobi et Gauss-Seidel, les critères de convergence et la méthode du gradient conjugué.
Introduit des méthodes itératives pour les équations linéaires, les critères de convergence, le gradient des formes quadratiques et les champs de force classiques dans les systèmes atomistiques complexes.
Explore la résolution de systèmes linéaires itérative et compare différents résolveurs sur la base des hypothèses les plus défavorables et des mesures de convergence.
Fournit un aperçu des méthodes de gradient conjugué, y compris le préconditionnement, le gradient conjugué non linéaire et la décomposition des valeurs singulières.
Explore les valeurs propres, les vecteurs propres et les méthodes de résolution de systèmes linéaires en mettant l'accent sur les erreurs d'arrondi et les matrices de préconditionnement.