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Méthodes directes pour résoudre les équations linéaires
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Séances de cours associées (28)
Systèmes linéaires: Choleski Factorisation
Couvre la méthode de factorisation Choleski pour résoudre efficacement les systèmes linéaires.
Diagonalisation des matrices : Théorème spectral
Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.
SVD: Décomposition de la valeur singulaire
Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.
Critères de factorisation LU
Explore les conditions de la factorisation LU sans permutation et dominance diagonale dans les matrices.
Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation
Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.
Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres
Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Effet des erreurs d'arrondi dans les systèmes linéaires
Explore l'effet des erreurs d'arrondi dans la résolution des systèmes linéaires à l'aide de la méthode de factorisation LU.
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