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Décomposition de la matrice : factorisation QR
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Séances de cours associées (36)
Factorisation QR : Bases orthogonales
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)
Couvre la factorisation QR d'une matrice A en Q et R.
SVD: Décomposition de la valeur singulaire
Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.
Factorisation QR : Résolution du système des moindres carrés
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)
Couvre la méthode de factorisation QR appliquée à la résolution d'un système d'équations linéaires au sens des moindres carrés.
LU Decomposition: Applications de systèmes linéaires
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 1)
Couvre la méthode de décomposition de LU appliquée aux systèmes linéaires, présentant le système en deux étapes.
Décomposition de la valeur singulaire
Explore la décomposition de la valeur singulaire, l'approximation de bas rang, les sous-espaces fondamentaux et les normes matricielles.
Algèbre linéaire
Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.
LU Décomposition Algorithme
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 1)
Couvre l'algorithme de décomposition de LU, transformant une matrice en L et U.
QR Factorisation
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)
Explique le théorème de factorisation QR et démontre la procédure Gram-Schmidt avec un exemple.
Chaos et Lyapunov Exponents: Analyse de la prévisibilité
Couvre les exposants de Lyapunov, la mesure du chaos et l'analyse des perturbations dans les systèmes dynamiques.
Décomposition de LU: Existence
MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 1)
Explore la décomposition de LU d'une matrice en matrices triangulaires inférieures et supérieures.
Décompositions matricielles : LU, Cholesky, QR, Eigendecomposition
Explore les décompositions matricielles pour résoudre des systèmes linéaires et simuler des dynamiques.
Sans titre
Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral
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Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.
Factorisation Cholesky: Théorie et Algorithme
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Explore la méthode de factorisation Cholesky pour les matrices déterminées symétriques positives.
Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation
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Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.
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.
Matrices et formes quadratiques: concepts clés de l'algèbre linéaire
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Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.
Systèmes linéaires : matrices diagonales et triangulaires, factorisation de l'U.
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Couvre les systèmes linéaires, les matrices diagonales et triangulaires, et la factorisation de LU.
Décomposition de la valeur singulaire
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Couvre le théorème de la valeur singulaire et son application dans les matrices de décomposition.
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.
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