Stiamo lavorando per ripristinare l'app di Unionpedia nel Google Play Store
🌟Abbiamo semplificato il nostro design per una migliore navigazione!
Instagram Facebook X LinkedIn

Analisi numerica e Decomposizione di una matrice

Scorciatoie: Differenze, Analogie, Jaccard somiglianza Coefficiente, Riferimenti.

Differenza tra Analisi numerica e Decomposizione di una matrice

Analisi numerica vs. Decomposizione di una matrice

L'analisi numerica è una branca della matematica applicata che risolve i modelli prodotti dall'analisi matematica alle scomposizioni finite normalmente praticabili, coinvolgendo il concetto di approssimazione. In matematica, in particolare in algebra lineare, la decomposizione di una matrice o fattorizzazione di una matrice è la fattorizzazione di una matrice nel prodotto di più matrici.

Analogie tra Analisi numerica e Decomposizione di una matrice

Analisi numerica e Decomposizione di una matrice hanno 8 punti in comune (in Unionpedia): Algebra lineare, Decomposizione di Cholesky, Decomposizione LU, Decomposizione QR, Funzione obiettivo, Matematica, Matrice ortogonale, Matrice triangolare.

Algebra lineare

Lalgebra lineare è la branca della matematica che si occupa dello studio dei vettori, spazi vettoriali (o spazi lineari), trasformazioni lineari e sistemi di equazioni lineari.

Algebra lineare e Analisi numerica · Algebra lineare e Decomposizione di una matrice · Mostra di più »

Decomposizione di Cholesky

In algebra lineare la decomposizione di Cholesky è la fattorizzazione di una matrice hermitiana e definita positiva in una matrice triangolare inferiore e nella sua trasposta coniugata.

Analisi numerica e Decomposizione di Cholesky · Decomposizione di Cholesky e Decomposizione di una matrice · Mostra di più »

Decomposizione LU

In algebra lineare una decomposizione LU, o decomposizione LUP o decomposizione di Doolittle è una fattorizzazione di una matrice in una matrice triangolare inferiore L, una matrice triangolare superiore U e una matrice di permutazione P. Questa decomposizione è usata in analisi numerica per risolvere un sistema di equazioni lineari, per calcolare l'inversa di una matrice o per calcolare il determinante di una matrice.

Analisi numerica e Decomposizione LU · Decomposizione LU e Decomposizione di una matrice · Mostra di più »

Decomposizione QR

In matematica, in particolare in algebra lineare, la decomposizione QR o fattorizzazione QR di una matrice quadrata a coefficienti reali o complessi M è una scomposizione del tipo dove Q è una matrice ortogonale, e R è una matrice triangolare superiore.

Analisi numerica e Decomposizione QR · Decomposizione QR e Decomposizione di una matrice · Mostra di più »

Funzione obiettivo

In ottimizzazione matematica e nella teoria della decisione, una funzione obiettivo o funzione di costo o ancora funzione di perdita (calco dell'inglese loss function) è una funzione che mappa un evento, o valori di una o più variabili, su un numero reale intuitivamente rappresenta un "costo" associato all'evento.

Analisi numerica e Funzione obiettivo · Decomposizione di una matrice e Funzione obiettivo · Mostra di più »

Matematica

La matematica (dal greco: μάθημα (máthema), traducibile con i termini "scienza", "conoscenza" o "apprendimento"; μαθηματικός (mathematikós) significa "incline ad apprendere") è la disciplina che studia le quantità, i numeri, lo spazio,.

Analisi numerica e Matematica · Decomposizione di una matrice e Matematica · Mostra di più »

Matrice ortogonale

In matematica, e più precisamente in algebra lineare, una matrice ortogonale è una matrice invertibile tale che la sua trasposta coincide con la sua inversa.

Analisi numerica e Matrice ortogonale · Decomposizione di una matrice e Matrice ortogonale · Mostra di più »

Matrice triangolare

La locuzione matrice triangolare, in matematica, indica matrici quadrate che hanno tutti gli elementi nulli sotto o sopra la diagonale principale.

Analisi numerica e Matrice triangolare · Decomposizione di una matrice e Matrice triangolare · Mostra di più »

La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

Confronto tra Analisi numerica e Decomposizione di una matrice

Analisi numerica ha 133 relazioni, mentre Decomposizione di una matrice ha 25. Come hanno in comune 8, l'indice di Jaccard è 5.06% = 8 / (133 + 25).

Riferimenti

Questo articolo mostra la relazione tra Analisi numerica e Decomposizione di una matrice. Per accedere a ogni articolo dal quale è stato estratto informazioni, visitare: