Séances de cours associées à Algorithme d'élimination de Gauss

Explique l'algorithme d'élimination gaussien avec le pivotement et la factorisation LU pour les systèmes linéaires.

Couvre les systèmes linéaires, les matrices diagonales et triangulaires, et la factorisation de LU.

Couvre la formulation des systèmes linéaires, les méthodes directes et itératives pour les résoudre, et le coût de la factorisation LU.

Explore la méthode de factorisation Cholesky pour les matrices déterminées symétriques positives.

Explique l'élimination gaussienne et la factorisation LU pour résoudre les systèmes linéaires d'équations.

Explore des méthodes directes pour résoudre des systèmes linéaires d'équations, y compris l'élimination de Gauss et la décomposition de LU.

Explore la décomposition de LU pour la factorisation matricielle et la résolution des systèmes linéaires.

Explore le lien entre les systèmes linéaires et l'optimisation par élimination et décomposition de LU.

Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.

Explore les systèmes linéaires, les méthodes directes, l'élimination de Gauss, la décomposition de LU et la complexité informatique.

Couvre les méthodes directes pour résoudre des systèmes linéaires en analyse numérique.

Introduit la décomposition de LU pour une résolution efficace des équations linéaires à l'aide de la factorisation matricielle.

Couvre la construction d'une méthode itérative pour les systèmes linéaires, en mettant l'accent sur la décomposition matricielle et la convexité.

Couvre la méthode de factorisation QR appliquée à la résolution d'un système d'équations linéaires au sens des moindres carrés.

Couvre la méthode de décomposition de LU appliquée aux systèmes linéaires, présentant le système en deux étapes.

Explore l'inversion matricielle, les conditions d'invertibilité, l'unicité des matrices inverses et élémentaires pour l'inversion.

Explore les systèmes linéaires, la factorisation Cholesky, la factorisation LU et la précision matricielle.

Explore les propriétés des matrices invertibles, y compris les solutions uniques et l'indépendance linéaire.

Explore les systèmes linéaires, l'élimination gaussienne, la décomposition LU et les types matriciels.

Couvre la résolution des systèmes linéaires et son lien avec les problèmes d'optimisation.