Séances de cours associées à Question de la motivation

Matrices et transformations orthogonales MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)

Explore les matrices et transformations orthogonales, en mettant l'accent sur la préservation des normes et des angles.

Explore les isométries dans les espaces euclidiens, y compris les traductions, les rotations et les symétries linéaires, en mettant l'accent sur les matrices.

Changement de base orthogonale MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)

Explore le changement de base orthogonale dans l'algèbre linéaire, en se concentrant sur les matrices et les transformations.

Théorème principal des haches MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)

Explique le théorème principal des axes pour les matrices symétriques et les formes quadratiques, montrant l'existence de matrices orthogonales pour diagonalisation.

Algèbre linéaire: Décomposition de la valeur singulière

Déplacez-vous dans la décomposition de valeur singulière et ses applications dans l'algèbre linéaire.

Matrices orthogonales et valeurs propres

Explore les matrices orthogonales, les valeurs propres et les transformations de conservation d'orientation dans l'algèbre linéaire.

Algèbre linéaire

Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.

Algèbre linéaire : applications et algorithmes

Explore les applications et les algorithmes de l'algèbre linéaire dans divers domaines, offrant des bases théoriques et des stratégies pratiques de résolution de problèmes.

Matrices orthogonales, équivalences MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)

Explore les conditions d'équivalence des matrices orthogonales et inclut des exemples de rotations.

Valeurs singulaires, Théorème fondamental MOOC: Algèbre Linéaire (Partie 3)

Explore le théorème fondamental sur les valeurs singulières et la formation de bases orthonormales à partir de vecteurs propres.

Résolution des systèmes linéaires

Couvre la résolution des systèmes linéaires et son lien avec les problèmes d'optimisation.

Algèbre linéaire: changement de matrice de base

Explore le changement des matrices de base en algèbre linéaire, en soulignant l'importance de comprendre les transformations matricielles entre différentes bases.

Algèbre linéaire : image et noyau

Couvre les concepts d'image et de noyau en algèbre linéaire, en se concentrant sur l'unicité et les projections orthogonales.

Manopt: Boîte à outils d'optimisation pour les collecteurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit Manopt, une boîte à outils pour l'optimisation sur les collecteurs, en se concentrant sur la résolution des problèmes d'optimisation sur les collecteurs lisses à l'aide de la version Matlab.

Orthogonalité et processus de Gram-Schmidt Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'orthogonalité, le processus Gram-Schmidt, les produits à points et la minimisation des solutions dans les systèmes.

Bases de l'algèbre linéaire: espaces vectoriels, transformations, valeurs propres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire comme les espaces vectoriels et les valeurs propres.

Projections et symétries Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les projections sur les lignes et les symétries dans l'espace 2D, en mettant l'accent sur les points fixes et les matrices symétriques.

Cartes linéaires orthogonales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les cartes linéaires orthogonales, les matrices orthogonales, l'inversibilité et les solutions des moindres carrés dans les espaces euclidien.

Matrices symétriques : propriétés et décomposition Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des exemples de matrices symétriques et leurs propriétés, y compris les vecteurs propres et les valeurs propres.

Bases orthogonales et projection Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases orthogonales, la projection sur les sous-espaces, et le processus Gram-Schmidt dans l'algèbre linéaire.