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Conversation
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Status: |
dpo
reviewed
Aug 21, 2025
| ```{julia} | ||
| # votre code ici | ||
| ## illc1033 | ||
| run_experiment("illc1033", "least_squares", ["lsqr", "lsmr"]) |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
Inclure le code de cette fonction dans ton rapport.
| MatrixMarket = "4d4711f2-db25-561a-b6b3-d35e7d4047d3" | ||
| Plots = "91a5bcdd-55d7-5caf-9e0b-520d859cae80" | ||
| PrettyTables = "08abe8d2-0d0c-5749-adfa-8a2ac140af0d" | ||
| SuiteSparseMatrixCollection = "ac199af8-68bc-55b8-82c4-7abd6f96ed98" |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
Ne pas me remettre ces fichiers.
Qu'est-ce que message.txt ???
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| Commenter ces résultats sur base de ce qui a été vu en classe. | ||
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| Les méthodes appliquées aux systèmes augmentés montrent des différences importantes dans le nombre d'itérations nécessaires et leurs statuts finaux. Cela confirme qu'il est essentiel de choisir un critère d'arrêt adapté au problème spécifique, sinon on risque de perdre des informations importantes. Un point particulièrement intéressant est que l'algorithme MINARES produit des résidus qui correspondent exactement aux résidus d'optimalité du problème des moindres carrés. Cette caractéristique fait de MINARES une méthode particulièrement bien adaptée pour résoudre les systèmes de point de selle issus des problèmes aux moindres carrés. |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
Ton commentaire ne porte pas sur le comportement des différentes quantités ...
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| Commenter ces résultats sur base de ce qui a été vu en classe. | ||
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| Les résultats montrent que les trois méthodes présentent généralement un comportement prévisible : l'erreur diminue à chaque itération, tandis que la norme de la solution augmente progressivement. Les méthodes CRAIG, LSQR et LSMR convergent vers des solutions de normes similaires pour well1033 et well1850, mais montrent des différences pour les problèmes illc. Le statut final varie selon la méthode et le problème traité, ce qui souligne l'importance du choix de l'algorithme en fonction des caractéristiques de la matrice. |
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