Séances de cours associées à Décompositions matricielles : LU, Cholesky, QR, Eigendecomposition

Couvre l'algorithme de décomposition de LU, transformant une matrice en L et U.

Explore les théorèmes d'équivalence matricielle pour les systèmes d'équations et les solutions des moindres carrés.

Couvre en détail la décomposition de la valeur singulière (SVD), y compris les propriétés des matrices et la linéarité du système.

Couvre la méthode Jacobi, la rotation Givens, la décomposition QR et les techniques de diagonalisation en physique computationnelle.

Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.