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Travailler en vectoriel\n", +"* [ma1 np02 Filtres](ma1%20np02%20Filtres.ipynb)\n", +" - Filtrer via les indices\n", +" - Les filtres logiques\n", +" - Un filtre = une condition logique\n", +" - `where` pour gérer les valeurs hors filtre\n", +" - Mettre à jour un tableau avec un filtre\n", +"* [ma1 np03 Manipulations](ma1%20np03%20Manipulations.ipynb)\n", +" - Les axes\n", +" - Réorganisation d'un tableau\n", +" - Réordonner les axes\n", +" - Changer l'ordre des éléments d'un tableau\n", +" - Agrégation\n", +" - Concaténation\n", +" - Empilage\n", +" - Découpage\n", +" - From Python to Numpy\n", +" - Pandas aussi\n", +"* [ma1 np05 Notation Einstein](ma1%20np05%20Notation%20Einstein.ipynb)\n", +" - Présentation de la notation d'Einstein\n", +" - Mise en pratique\n", +"* [ma1 np06 Linalg pour le calcul matriciel](ma1%20np06%20Linalg%20pour%20le%20calcul%20matriciel.ipynb)\n", +" - Linalg (linear algebra)\n", +" - Opérations de base\n", +" - Extractions\n", +" - Opérations sur la matrice\n", +"* [ma1 np90 petits exercices](ma1%20np90%20petits%20exercices.ipynb)\n", +" - Numpy - Exercices\n", +" - Matrice carrée\n", +" - Norme d'un vecteur\n", +" - Sous-matrice\n", +" - Vecteur aléatoire\n", +" - Trace\n", +" - Matrice de multiples de 3\n", +" - Nombre de 9\n", +" - Colonne qui a la plus petite moyenne\n", +" - ChessSum\n", +" - 2 minimums\n", +" - Lignes dans l'ordre\n", +" - Valeurs uniques\n", +" - Tenseur magique\n", +" - Plans d'un tenseur\n", +"* [ma20 Rappels sur les matrices](ma20%20Rappels%20sur%20les%20matrices.ipynb)\n", +" - Vecteur\n", +" - Matrices et applications linéaires\n", +" - Déterminant d'une matrice\n", +" - Normes\n", +" - Norme d'un vecteur\n", +" - Norme d'une matrice\n", +" - Propriétés\n", +"* [ma21 Transformations isometriques](ma21%20Transformations%20isometriques.ipynb)\n", +" - Transformations isométriques\n", +" - Matrice de rotation centrée en (0,0)\n", +" - Propriétés\n", +" - Symétrie axiale\n", +" - Translation\n", +" - Exercice 1.1\n", +"* [ma22 Changement de repere](ma22%20Changement%20de%20repere.ipynb)\n", +" - Matrice de passage\n", +" - Vecteurs dans le nouveau repère\n", +" - Matrice de passage vue comme une transformation\n", +" - Points dans le nouveau repère\n", +" - Notre souris dans le nouveau repère\n", +" - Exercice -- Et l'inverse ?\n", +" - Une application linéaire transposée dans le nouveau repère\n", +"* [ma24 Vectors propres](ma24%20Vectors%20propres.ipynb)\n", +" - $A^n \\textbf{x}$\n", +" - Vecteurs propres et valeurs propres\n", +" - Le cas des matrices de rotation\n", +" - Symétrie axiale horizontale\n", +" - Diagonalisation d'une matrice\n", +"* [ma25 Drones -- Exercice](ma25%20Drones%20--%20Exercice.ipynb)\n", +" - Spectacle de drones\n", +" - Figure 1\n", +" - Figure 2\n", +" - Figure 3\n", +"* [ma26 Vecteurs propres -- Exercices](ma26%20Vecteurs%20propres%20--%20Exercices.ipynb)\n", +" - Cas d'utilisation des valeurs et vecteurs propres\n", +" - Fibonnacci\n", +" - Google page rank\n", +" - Approche itérative\n", +" - Un autre approche\n", +"* [ma30 ACP](ma30%20ACP.ipynb)\n", +" - Analyse en composantes principales (ACP)\n", +" - Nuage de points\n", +" - Matrice de covariance\n", +"* [ma31 Système d'équations](ma31%20Système%20d'équations.ipynb)\n", +" - Systèmes matriciels\n", +" - Résolution d'un système matriciel\n", +" - Méthode du pivot de Gauss\n", +" - Complexité du pivot de Gauss\n", +" - Décomposition LU (Lower, Upper)\n", +" - Gauss Jordan\n", +" - Comparaison de la vitesse de méthodes\n", +" - Erreurs d'arrondi\n", +" - Solution au problème d'arrondi dans le cas du pivot de Gauss\n", +"* [ma32 Conditionnement d'une matrice](ma32%20Conditionnement%20d'une%20matrice.ipynb)\n", +" - Conditionnement d'une matrice\n", +" - Pourquoi ?\n", +" - Perturbons la matrice\n", +" - Propriétés\n", +" - Préconditionnement\n", +"* [ma34 ACP -- Exercice](ma34%20ACP%20--%20Exercice.ipynb)\n", +" - Exercice : Nuage de points en 3D\n", +" - Données de l'expérience\n", +" - Calculs pour trouver les caractéristiques de notre nuage\n", +"* [ma35 Système matriciel -- Exercices](ma35%20Système%20matriciel%20--%20Exercices.ipynb)\n", +" - Méthode du pivot de Gauss partiel\n", +" - Factorisation de Choleski\n", +" - Amméliorer Jacobi\n", +"* [ma40 Méthodes itératives](ma40%20Méthodes%20itératives.ipynb)\n", +" - La simulation numérique\n", +" - Méthodes itératives\n", +" - Méthode de Jacobi\n", +" - Pourquoi le 2e cas marche ?\n", +" - Temps calcul\n", +"* [ma41 Convergence de Jacobi avec inertie](ma41%20Convergence%20de%20Jacobi%20avec%20inertie.ipynb)\n", +" - Ajouter de l'inertie à Jacobi\n", +" - Programmons l'inertie pour Jacobi\n", +" - Étudions la convergence\n", +" - Testons d'autres matrices avec cet algorithme\n", +" - Exercice 20.1\n", +" - Normaliser\n", +"* [ma42 Surrelaxation pour Gauss-Seidel -- Exercice](ma42%20Surrelaxation%20pour%20Gauss-Seidel%20--%20Exercice.ipynb)\n", +" - Exercice ma21\n", +" - Gauss-Seidel\n", +" - Surrelaxation de Gauss-Seidel\n", +" - Programmons Gauss-Seidel surrelaxé\n", +" - Le bon cas\n", +" - Étude de $w$\n", +"* [ma50 Optimisation - Méthode du gradient](ma50%20Optimisation%20-%20Méthode%20du%20gradient.ipynb)\n", +" - 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Programmer le gradient conjugué\n", +" - Comparons avec le gradient simple\n", +" - Perfs\n", +" - Nombre d'iteration dans les 2 cas\n", +" - Un cas réel\n", +" - Comparaison gradient simple et conjugué\n", +" - Comparaison avec `lin.solve` de Scipy\n", +" - Le gradient conjugué de Scipy (avec Lapack)\n", + + "" + ]}], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.6.7" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 1 +} + |