Explore les propriétés et les exemples de matrices diagonalisables, en mettant l'accent sur la relation entre les vecteurs propres et les valeurs propres.
Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.
Explore la résolution de systèmes linéaires et aborde la non-linéarité dans les simulations de flux numériques en utilisant des méthodes multigrilles et de linéarisation.