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24 relations: Algorithme de Gauss-Newton, Algorithme de Levenberg-Marquardt, Algorithmique, Analyse numérique, Approximation, Conditionnement (analyse numérique), Inconnue (mathématiques), Itération, Matrice inversible, Méthode de Gauss-Seidel, Méthode de Jacobi, Méthode de la puissance itérée, Méthode de la sécante, Méthode de Newton, Méthode de surrelaxation successive, Méthode des moindres carrés, Optimisation (mathématiques), Point fixe, Régression non linéaire, Système d'équations, Système d'équations linéaires, Système linéaire, Valeur propre (synthèse), Vitesse de convergence des suites.
Algorithme de Gauss-Newton
En mathématiques, l'algorithme de Gauss-Newton est une méthode de résolution des problèmes de moindres carrés non linéaires.
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Algorithme de Levenberg-Marquardt
L’algorithme de Levenberg-Marquardt, ou algorithme LM, permet d'obtenir une solution numérique au problème de minimisation d'une fonction, souvent non linéaire et dépendant de plusieurs variables.
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Algorithmique
Organigramme de programmation représentant l'algorithme d'Euclide. Lalgorithmique est l'étude et la production de règles et techniques qui sont impliquées dans la définition et la conception d'algorithmes, c'est-à-dire de processus systématiques de résolution d'un problème permettant de décrire précisément des étapes pour résoudre un problème algorithmique.
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Analyse numérique
L’analyse numérique est une discipline à l'interface des mathématiques et de l'informatique.
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Approximation
Approximations d'une figure géométrique en dimension 3. Une approximation est une représentation imprécise ayant toutefois un lien étroit avec la quantité ou l’objet qu’elle reflète: approximation d’un nombre (π par 3,14, de la vitesse instantanée d’un véhicule par sa vitesse moyenne entre deux points), d’une fonction mathématique, d’une solution d’un problème d’optimisation, d’une forme géométrique, d’une loi physique.
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Conditionnement (analyse numérique)
En analyse numérique, une discipline des mathématiques, le conditionnement mesure la dépendance de la solution d'un problème numérique par rapport aux données du problème, ceci afin de contrôler la validité d'une solution calculée par rapport à ces données.
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Inconnue (mathématiques)
En algèbre, une inconnue est un élément constitutif d'une question de même nature qu'une équation.
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Itération
En mathématiques, une itération désigne l'action de répéter un processus.
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Matrice inversible
En mathématiques et plus particulièrement en algèbre linéaire, une matrice inversible (ou régulière ou encore non singulière) est une matrice carrée pour laquelle il existe une matrice de même taille avec laquelle les produits et sont égaux à la matrice identité.
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Méthode de Gauss-Seidel
La méthode de Gauss-Seidel est une méthode itérative de résolution d'un système linéaire (de dimension finie) de la forme Ax.
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Méthode de Jacobi
La méthode de Jacobi, due au mathématicien allemand Karl Jacobi, est une méthode itérative de résolution d'un système matriciel de la forme.
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Méthode de la puissance itérée
En mathématiques, la méthode de la puissance itérée.
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Méthode de la sécante
En analyse numérique, la méthode de la sécante est un algorithme de recherche d'un zéro d'une fonction.
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Méthode de Newton
Une itération de la méthode de Newton. En analyse numérique, la méthode de Newton ou méthode de Newton-Raphson est, dans son application la plus simple, un algorithme efficace pour trouver numériquement une approximation précise d'un zéro (ou racine) d'une fonction réelle d'une variable réelle.
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Méthode de surrelaxation successive
En analyse numérique, la méthode de surrelaxation successive (en anglais: Successive Overrelaxation Method, abrégée en SOR) est une variante de la méthode de Gauss-Seidel pour résoudre un système d'équations linéaires.
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Méthode des moindres carrés
La méthode des moindres carrés, indépendamment élaborée par Legendre et Gauss au début du, permet de comparer des données expérimentales, généralement entachées d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé décrire ces données.
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Optimisation (mathématiques)
L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble.
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Point fixe
En mathématiques, pour une application d'un ensemble dans lui-même, un élément de est un point fixe de si.
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Régression non linéaire
Une régression non linéaire consiste à ajuster un modèle, en général non linéaire, pour un ensemble de valeurs (xi, yi)1 ≤ i ≤ n. Les variables xi et yi peuvent être des scalaires ou des vecteurs.
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Système d'équations
Un système d'équations est un ensemble d'équations, utilisant les mêmes variables ou inconnues; une est l'affectation d'une valeur à chacune de ces variables, de telle façon que toutes les équations du système soient satisfaites simultanément (s'il y a n inconnues, une solution est donc un ''n''-uplet de valeurs particulières des inconnues).
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Système d'équations linéaires
En mathématiques et particulièrement en algèbre linéaire, un système d'équations linéaires est un système d'équations constitué d'équations linéaires qui portent sur les mêmes inconnues.
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Système linéaire
Un système linéaire (le terme système étant pris au sens de l'automatique, à savoir un système dynamique) est un objet du monde matériel qui peut être décrit par des équations linéaires (équations linéaires différentielles ou aux différences), ou encore qui obéit au principe de superposition: toute combinaison linéaire des variables de ce système est encore une variable de ce système.
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Valeur propre (synthèse)
Les notions de vecteur propre, de valeur propre, et de sous-espace propre s'appliquent à des endomorphismes (ou opérateurs linéaires), c'est-à-dire des applications linéaires d'un espace vectoriel dans lui-même.
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Vitesse de convergence des suites
En analyse numérique — une branche des mathématiques — on peut classer les suites convergentes en fonction de leur vitesse de convergence vers leur point limite.
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Redirections ici:
Algorithme itératif, Calcul itératif.
