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Intégration des fonctions rationnelles
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Séances de cours associées (51)
Orthogonalité et projection
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Couvre l'orthogonalité, les produits scalaires, les bases orthogonales et la projection vectorielle en détail.
Décomposition de valeur singulière: vecteurs orthogonaux et décomposition matricielle
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Explique la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur les vecteurs orthogonaux et la décomposition matricielle.
Tenseurs : Motivations et introduction
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Couvre les bases des tenseurs, y compris leur définition, leurs propriétés et leur décomposition, en commençant par un exemple motivant impliquant des distributions gaussiennes.
Solutions pour les moindres carrés
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Explique le concept de solutions de moindres carrés et leur application pour trouver la solution la plus proche d'un système d'équations.
Décomposition de la valeur singulaire (SVD)
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Couvre en détail la décomposition de la valeur singulière (SVD), y compris les propriétés des matrices et la linéarité du système.
Algèbre linéaire : bases et transformations
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Couvre les bases, les transformations et les décompositions matricielles en algèbre linéaire.
Algèbre linéaire: décomposition matricielle et changement de base
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Couvre l'algorithme de décomposition matricielle et de changement de base en algèbre linéaire.
Optimisation convexe : Fonctions convexes
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Couvre le concept de fonctions convexes et leurs applications dans les problèmes d'optimisation.
Tucker Decomposition : Classement multilinéaire et applications en compression de données
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Couvre la décomposition de Tucker et ses applications en compression de données, en expliquant la notion de rang multilinéaire et la méthode HOSVD.
Équation de Laplace : décomposition et solutions
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Couvre l'équation de Laplace, la décomposition des problèmes linéaires et les solutions par la séparation des variables.
Bases orthogonales dans les espaces vectoriels
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Couvre les bases orthogonales, la méthode Gram-Schmidt, l'indépendance linéaire et les matrices orthonormées dans les espaces vectoriels.
Systèmes linéaires : méthodes directes
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Explore les systèmes linéaires, les méthodes directes, l'élimination de Gauss, la décomposition de LU et la complexité informatique.
Espaces vectoriaux: Bases et dimension
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Explore les espaces vectoriels, les bases et les dimensions, y compris les propriétés et les épreuves.
Similarité et diagonalisation des matrices
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Explore la similarité matricielle, les valeurs propres et la diagonalisation en algèbre linéaire.
Algèbre linéaire : matrices et espaces vectoriels
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Couvre les noyaux matriciels, les images, les applications linéaires, l'indépendance et les bases dans les espaces vectoriels.
Opérations matricielles : formes linéaires et bases
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Couvre les opérations matricielles, les formes linéaires et les bases en mathématiques, en soulignant leur importance.
Algèbre linéaire avancée
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Couvre des sujets avancés en algèbre linéaire, y compris les champs finis, les matrices inversibles et les espaces vectoriels.
Caractéristiques polynômes et valeurs propres
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Couvre le concept de caractéristique polynôme d'une matrice et sa relation aux valeurs propres.
Algèbre linéaire: Familles et bases vectorielles
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Explore l'indépendance linéaire, les bases et les applications matricielles dans les transformations linéaires.
Algèbre linéaire: Vecteurs orthogonaux
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Explore les vecteurs orthogonaux dans l'algèbre linéaire et leur signification dans les calculs et les applications.
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