Développement : Accélération de la convergence des méthodes itératives par la méthode de Tchebychev

Détails/Enoncé :

Pour résoudre le système linéaire $Ax = b$ dans $\mathbb{R}^d$ via une méthode itérative basée sur la décomposition $A = M-N$, on étudie des suites récurrentes :
$$
x_{k+1} = Bx_k + c
$$
avec $B = M^{-1}N$ et $c = M^{-1}b$, qui sont des itérations de point fixe. L'idée derrière la méthode de Tchebychev est de modifier, à chaque étape, le vecteur $x_k$ en un vecteur $y_k$ sous la forme :
$$
y_k = \sum_{i = 0}^k a_i^{(k)}x_i.
$$
Le but de ce développement est de trouver des $a_i^{(k)}$ satisfaisants pour accélérer la convergence, et cela fait intervenir des polynômes de Tchebychev !

Recasages pour l'année 2024 :

Autres années :

Versions :

Références utilisées dans les versions de ce développement :

Analyse numérique matricielle appliquée à l'art de l'ingénieur, tome 2 : Méthodes itératives, Patrick Lascaux, Raymond Théodor (utilisée dans 1 versions au total)
Analyse numérique matricielle appliquée à l'art de l'ingénieur, tome 1 : Méthodes directes, Patrick Lascaux, Raymond Théodor (utilisée dans 1 versions au total)