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Décomposition de la valeur singulaire
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Séances de cours associées (46)
Décomposition de la valeur singulaire
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Couvre la Décomposition de la Valeur Singulière (SVD) d'une matrice et de ses applications.
Procédé Gram-Schmidt et décomposition QR
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Couvre le processus de Gram-Schmidt, la décomposition QR, le théorème de projection orthogonale et les formules matricielles.
Construction d'une méthode itérative
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Couvre la construction d'une méthode itérative pour les systèmes linéaires, en mettant l'accent sur la décomposition matricielle et la convexité.
Factorisation QR et moindres carrés
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Explore la factorisation QR et la méthode des moindres carrés pour résoudre les systèmes d'équations.
Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres
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Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
QR de factorisation : processus Gram-Schmidt
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Couvre le théorème QR de factorisation et la méthode Gram-Schmidt pour les bases orthonormales.
Factorisation QR : Bases et matrices orthogonales
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Explore la factorisation QR, les bases orthogonales et les matrices pour les calculs numériques et les systèmes de résolution des équations.
Décomposition en Jordanie
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Explore la décomposition unique des matrices en parties diagonalisables et nilpotentes, en mettant en valeur leurs propriétés et leurs applications.
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.
Valeurs et normes singulières : comprendre les cartes linéaires avec SVD
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Explore la décomposition des valeurs singulières et son rôle dans la compréhension des cartes linéaires.
Apprentissage non supervisé : analyse des composantes principales
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Couvre l'apprentissage non supervisé en mettant l'accent sur l'analyse de la composante principale et la décomposition de la valeur singulière.
Projections orthogonales: Méthode Gram-Schmidt
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Explore les projections orthogonales et la méthode de Gram-Schmidt pour construire des bases.
Décomposition spectrale des matrices symétriques
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Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques, y compris la diagonalisation et les matrices de changement de base orthogonales.
Diagonalisation des matrices symétriques
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Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.
Matrices symétriques et décomposition SVD
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Discute des propriétés des matrices symétriques et du théorème spectral.
Caractérisation des matrices inversées
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Explore les propriétés des matrices invertibles, y compris les solutions uniques et l'indépendance linéaire.
Factorisation de la matrice: LU Décomposition
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Explore la décomposition de LU pour la factorisation matricielle et la résolution des systèmes linéaires.
Bases orthogonales dans les espaces vectoriels
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Explore les bases orthogonales dans les espaces vectoriels, expliquant les représentations vectorielles uniques et la décomposition spectrale.
Cartes linéaires orthogonales
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Couvre les cartes linéaires orthogonales, les matrices orthogonales, l'inversibilité et les solutions des moindres carrés dans les espaces euclidien.
LU Factorisation: Solution
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Explique le processus étape par étape de factorisation de LU d'une matrice.
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