Introduction à l'analyse numérique matricielle et à l'optimisation - dunod - 9782100508082 -
Introduction à l'analyse numérique matricielle et à l'optimisation 

Introduction à l'analyse numérique matricielle et à l'optimisation

L'objectif essentiel de cet ouvrage est de donner, tout en restant dans des limites raisonnables, une description et une analyse relativement complètes des méthodes les plus couramment utilisées en analyse numérique matricielle et en optimisation.Il s'adresse aux étudiants en licence 3 et Master de mathématiques pures, de mathématiques et applications fondamentales, de mécanique, ainsi [...]
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Auteur : 

Editeur : Dunod

Collection : Sciences sup

Date parution :

Reliure :
Broché
Nbr de pages :
279
Dimension :
17 x 24 x 1.6 cm
Poids :
510 gr
ISBN 10 :
2100508083
ISBN 13 :
9782100508082
35,50 €
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Quel est le sujet du livre "Introduction à l'analyse numérique matricielle et à l'optimisation"

L'objectif essentiel de cet ouvrage est de donner, tout en restant dans des limites raisonnables, une description et une analyse relativement complètes des méthodes les plus couramment utilisées en analyse numérique matricielle et en optimisation.Il s'adresse aux étudiants en licence 3 et Master de mathématiques pures, de mathématiques et applications fondamentales, de mécanique, ainsi qu'aux élèves des premières années des grandes écoles.L'ouvrage se compose de deux parties. La première est consacrée à l'analyse numérique matricielle (résolution des systèmes linéaires, calcul des valeurs, vecteurs propres), la seconde à l'optimisation.Un recueil d'exercices corrigés, rédigés par P. G. Ciarlet, B. Miara et J.-M. Thomas, permet au lecteur d'appliquer ses connaissances et de vérifier sa compréhension du cours.

Auteurs :

Philippe G. Ciarlet est membre de l'Institut et professeur à l'université Pierre et Marie Curie.

Mathématiques appliquées pour le Master.
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Sommaire et contenu du livre "Introduction à l'analyse numérique matricielle et à l'optimisation"

ANALYSE NUMÉRIQUE MATRICIELLE : 1 - Rappels et compléments sur les matrices ; 2 - Généralités sur l'analyse numérique matricielle ; 3 - Origine des problèmes de l'analyse matricielle ; 4 - Méthodes directes de résolutions de systèmes linéaires ; 5 - Méthodes itératives de résolution des systèmes linéaires ; 6 - Méthodes de calcul des valeurs propres et des vecteurs propres ; OPTIMISATION : 7 - Rappels et compléments de calcul différentiel. Premières applications ; 8 - Généralités sur l'optimisation. Premiers algorithmes ; 9 - Introduction à la programmation non linéaire ; 10 - Programmation linéaire.

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