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Séances de cours associées (52)
Diagonalisation des matrices : théorie et exemples
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Couvre la théorie et les exemples de matrices de diagonalisation, en se concentrant sur les valeurs propres, les vecteurs propres et lindépendance linéaire.
Approximation par des fonctions lisses
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Discute de l'approximation par des fonctions lisses et de la convergence des séquences de fonctions dans des espaces vectoriels normés.
Directives d'examen: Mesures COVID 2021
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Couvre les lignes directrices pour un examen 2021 à venir, en mettant l'accent sur les mesures de sécurité et les procédures d'examen COVID.
Bâtiment Ramanujan Graphs
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Explore la construction des graphiques de Ramanujan en utilisant des polynômes et relève les défis avec la méthode probabiliste.
Méthode de Newton: Approche itérative à point fixe
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Couvre la méthode de Newton pour trouver des zéros de fonctions par l'itération de point fixe et discute des propriétés de convergence.
Intégrales généralisées : Type 2
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Couvre l'intégration des extensions de limite et des fonctions continues par pièces.
Caractéristiques polynômes et valeurs propres
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Couvre le concept de caractéristique polynôme d'une matrice et sa relation aux valeurs propres.
Diagonalisation des matrices symétriques
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Explore la diagonalisation des matrices symétriques et l'orthogonalité des vecteurs propres.
Méthode Newton : Analyse de la convergence
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Explore la méthode Newton pour la recherche des racines et son analyse de convergence, y compris la méthode Newton modifiée.
Méthodes d'ordre supérieur: Techniques itératives
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Couvre les méthodes d'ordre supérieur pour résoudre les équations itérativement, y compris les méthodes de points fixes et la méthode de Newton.
Estimation du regroupement et de la densité
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Couvre les algorithmes de clustering, PCA, LDA, K-means, GMM, KDE et Mean Shift pour l'estimation de la densité et le clustering.
Valeurs propres et vecteurs propres
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Couvre les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire.
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