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Découpage des zéros: Smith Form
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Séances de cours associées (37)
Inversion de la matrice
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Explore l'inversion matricielle, les conditions d'invertibilité, l'unicité des matrices inverses et élémentaires pour l'inversion.
Déterminant d'une matrice
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Couvre les propriétés et les calculs du déterminant d'une matrice.
Déterminants et propriétés
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Couvre la définition et les propriétés des déterminants, y compris la règle de Sarrus pour les matrices 3x3.
Matrices diagonalisables orthogonales
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Explore les propriétés des matrices, vecteurs propres, bases et matrices orthogonalement diagonalisables.
Algèbre linéaire : applications et matrices
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Explore les concepts d'algèbre linéaire à travers des exemples et des théorèmes, en se concentrant sur les matrices et leurs opérations.
Équations linéaires et calculs matriciels
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Couvre les fondamentaux des équations linéaires, des matrices et des systèmes d'équations linéaires, y compris les opérations et les solutions matricielles.
Matrices de blocs triangulaires
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Explore les matrices de blocs triangulaires supérieures, l'inversibilité, les transformations élémentaires et les déterminants avec des exemples.
Algèbre linéaire: matrices élémentaires
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Explore les matrices élémentaires en algèbre linéaire et leur rôle dans les transformations matricielles.
Combinaisons linéaires: vecteurs et matrices
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Explore les combinaisons linéaires de vecteurs et de matrices dans Rn, en démontrant des interprétations géométriques et des opérations matricielles.
Diagonalisation des matrices symétriques
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Explore la diagonalisation des matrices symétriques et de leurs valeurs propres, en mettant l'accent sur les propriétés orthogonales.
Dérivés des fonctions composites
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Explique les dérivés des fonctions composites et le théorème de la chaîne, en soulignant l'importance de comprendre la composition des fonctions.
Systèmes linéaires : méthodes directes
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Explore les systèmes linéaires, l'élimination gaussienne, la décomposition LU et les types matriciels.
Algèbre linéaire : opérations et applications
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Couvre les opérations et les applications de l'algèbre linéaire, y compris la multiplication matricielle et les valeurs propres.
Diagonalisation dans les matrices symétriques
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Explore la diagonalisation dans les matrices symétriques, en mettant l'accent sur l'orthogonalité et les bases orthonormées.
Décomposition de valeur singulière: vecteurs orthogonaux et décomposition matricielle
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Explique la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur les vecteurs orthogonaux et la décomposition matricielle.
Algèbre linéaire: mécanique quantique
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Explore l'application de l'algèbre linéaire dans la mécanique quantique, soulignant son importance dans la compréhension des propriétés des matériaux.
Problème de Knapsack : Programmation dynamique
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Explore la programmation dynamique pour le problème Knapsack, optimisant l'accumulation de poids et les sous-ensembles de bénéfices efficacement.
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