Une méthode de relaxation stochastiquement adaptée
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Date
2024
Authors
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Faculté des Sciences
Abstract
Enfin , nous concluons cette étude par une comparaison détaillée des solutions approximatives obtenues par notre nouvel algorithmes avec celles fournies par les méthodes classiques .
Cette comparaison permet de mettre en évidence les avantages et les inconvénients de notre approche , ainsi que les conditions sous lesquelles elle pourrait surpasser les méthodes existantes .
Nous discutons également des implications de nos résultats pour le domaine de l'analyse numérique et des perspectives futures pour la recherche et le développement d'algorithmes itératifs