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Algèbre linéaire: ensembles et sous-ensembles
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Séances de cours associées (54)
CG tronquée : Gradients conjugués
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Couvre l'algorithme des gradients conjugués tronqués pour résoudre des cartes linéaires définies positives de manière itérative.
Caractéristiques polynômes et valeurs propres
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Couvre le concept de caractéristique polynôme d'une matrice et sa relation aux valeurs propres.
Similarité et diagonalisation des matrices
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Explore la similarité matricielle, les valeurs propres et la diagonalisation en algèbre linéaire.
Intégration des fonctions rationnelles
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Couvre l'intégration des fonctions rationnelles et la décomposition en facteurs irréductibles.
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.
Matrices orthogonales : propriétés et applications
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Explore les propriétés et les applications des matrices orthogonales en algèbre linéaire, en se concentrant sur l'orthogonalité et les projections.
Analyse 1: Séquences, intervalles et valeur absolue
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Couvre les séquences, les intervalles et les concepts de valeur absolue dans Analysis 1.
Algèbre linéaire: Integers
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Explore l'algèbre linéaire sur les entiers, en mettant l'accent sur les solutions aux équations A.xb et à la forme normale Hermite.
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.
Complément Python : Numpy, Scipy, Matplotlib
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Couvre des sujets Python avancés tels que les opérations numpy, l'algèbre linéaire scipy et matplotlib pour la création de figures.
Algèbre linéaire: espaces vectoriels et indépendance linéaire
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Couvre les espaces vectoriels, les opérations et l'indépendance linéaire avec des exemples de polynômes et de fonctions.
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.
Monstrueux Moonshine
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Explore Monstrous Moonshine, en se concentrant sur la découverte de 1979 et ses connexions mathématiques.
Algèbre linéaire: Décomposition spectrale
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Couvre la décomposition spectrale des matrices et le changement des applications de base.
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