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Auteur Luca Amodei
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Titre : Analyse numérique matricielle : cours et exercices corrigés Type de document : texte imprimé Auteurs : Luca Amodei, Auteur ; Jean-Pierre Dedieu, Auteur Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2008 Collection : Sciences sup Sous-collection : Mathématiques appliquées pour le master Importance : XII, 316 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-052085-5 Note générale : La couv. porte en plus : Cours, exercices, corrigés détaillés.
Bibliogr. p. [309]-311. - IndexLangues : Français (fre) Mots-clés : Analyse vectorielle -- Manuels d'enseignement supérieur
Mathématiques de l'ingénieur -- Manuels d'enseignement supérieur
Analyse numérique matricielle -- Manuels d'enseignement supérieurIndex. décimale : 519.6 Mathématique numérique. Analyse numérique. Programmation. (informatique). Science des ordinateurs. Résumé :
Destiné aux étudiants en Masters de mathématiques appliquées ou aux élèves ingénieurs, les ouvrages de la série «Mathématiques appliquées pour le Master/SMAI» répondent à une double exigence de qualité, scientifique et pédagogique. La SMAI assure la direction éditoriale grâce à un comité renouvelé périodiquement et largement représentatif des différents thèmes des mathématiques appliquées. Ce cours d'analyse numérique matricielle s'articule autour de quatre thèmes principaux : les décompositions matricielles, la résolution des systèmes d'équations linéaires, le calcul des valeurs propres, le problème des erreurs en algèbre linéaire. Pour chaque problème étudié, sont décrits : les résultats théoriques, les problèmes de robustesse et de sensibilité, l'algorithmique et la question de leur complexité, la stabilité des algorithmes. Le cours est complété par des exercices dont les corrigés sont regroupés en fin d'ouvrage.Note de contenu : Au sommaire :
1. Rappels d'algèbre linéaire
2. L'arithmétique "virgule flottante
3. Normes sur les espaces de matrices
4. La décomposition en valeur singulières
5. Le problème des erreurs
6. Pivot de Gauss et décomposition LU
7. Matrices définies et décomposition de Cholesky
8. La décomposition QR
9. Inverses généralisés et moindres carrés
10; Méthode itératives
11. Méthodes de projection sur des sous-espaces de Krylov
12. Valeurs propres : sensibilité
13. Sous-espaces invariants
14. Le calcul de valeurs propres
...Analyse numérique matricielle : cours et exercices corrigés [texte imprimé] / Luca Amodei, Auteur ; Jean-Pierre Dedieu, Auteur . - Dunod, 2008 . - XII, 316 p. : ill. ; 24 cm. - (Sciences sup. Mathématiques appliquées pour le master) .
ISBN : 978-2-10-052085-5
La couv. porte en plus : Cours, exercices, corrigés détaillés.
Bibliogr. p. [309]-311. - Index
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Analyse vectorielle -- Manuels d'enseignement supérieur
Mathématiques de l'ingénieur -- Manuels d'enseignement supérieur
Analyse numérique matricielle -- Manuels d'enseignement supérieurIndex. décimale : 519.6 Mathématique numérique. Analyse numérique. Programmation. (informatique). Science des ordinateurs. Résumé :
Destiné aux étudiants en Masters de mathématiques appliquées ou aux élèves ingénieurs, les ouvrages de la série «Mathématiques appliquées pour le Master/SMAI» répondent à une double exigence de qualité, scientifique et pédagogique. La SMAI assure la direction éditoriale grâce à un comité renouvelé périodiquement et largement représentatif des différents thèmes des mathématiques appliquées. Ce cours d'analyse numérique matricielle s'articule autour de quatre thèmes principaux : les décompositions matricielles, la résolution des systèmes d'équations linéaires, le calcul des valeurs propres, le problème des erreurs en algèbre linéaire. Pour chaque problème étudié, sont décrits : les résultats théoriques, les problèmes de robustesse et de sensibilité, l'algorithmique et la question de leur complexité, la stabilité des algorithmes. Le cours est complété par des exercices dont les corrigés sont regroupés en fin d'ouvrage.Note de contenu : Au sommaire :
1. Rappels d'algèbre linéaire
2. L'arithmétique "virgule flottante
3. Normes sur les espaces de matrices
4. La décomposition en valeur singulières
5. Le problème des erreurs
6. Pivot de Gauss et décomposition LU
7. Matrices définies et décomposition de Cholesky
8. La décomposition QR
9. Inverses généralisés et moindres carrés
10; Méthode itératives
11. Méthodes de projection sur des sous-espaces de Krylov
12. Valeurs propres : sensibilité
13. Sous-espaces invariants
14. Le calcul de valeurs propres
...Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Etat_Exemplaire 055011 519.6 AMO Papier Bibliothèque Centrale Mathématiques Disponible Consultation sur place