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ACP en 2D : composantes principales
Nuage dans le plan : covariance 2×2, vecteurs propres CP1 et CP2 partant de la moyenne, perpendiculaires à la droite CP1 et bande des coordonnées sur la première composante.
Itération en puissance : convergence de la valeur propre
Convergence vers le vecteur propre dominant : rapport d’écart spectral, quotient de Rayleigh, résidu et itérations normées.
Méthode des moindres carrés
Points bruités et droite y = ax + b qui minimise la somme des carrés des résidus verticaux. On fait varier la pente, l’ordonnée à l’origine et le bruit : résidus et somme des carrés des erreurs.
Chaîne de Markov (météo)
Chaîne à deux états « soleil / pluie » : matrice de transition P, distribution stationnaire π, fréquence empirique et théorie.
Diagramme de Minkowski
Plan (x, ct) : cône de lumière x = ±ct et axes inclinés du référentiel en mouvement ; γ = 1/√(1 − v²/c²).
Convolution d’impulsions rectangulaires
Deux impulsions rectangulaires de hauteur unitaire : la convolution (f∗g)(τ) est l’aire de recouvrement au décalage τ. À τ = 0, à l’écran — la longueur de l’intersection.