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Décomposition de la valeur singulaire (SVD)
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Séances de cours associées (45)
Décomposition de la valeur singulière: principes fondamentaux et applications
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Explore les principes fondamentaux de la décomposition de la valeur singulière, y compris les bases orthonormées et les applications pratiques.
Matrice Valeurs propres et vecteurs propres
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Couvre les valeurs propres matricielles, les vecteurs propres et leur indépendance linéaire.
Matrices orthogonales et matrices triangulaires
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Explore les propriétés des matrices orthogonales et triangulaires avec des colonnes linéairement indépendantes et leurs opérations mathématiques.
Algèbre linéaire : concepts abstraits
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Introduit des concepts abstraits en algèbre linéaire, en se concentrant sur les opérations avec des vecteurs et des matrices.
Sous-espaces vectoriels dans R4
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Explore les sous-espaces vectoriels dans R4, les matrices symétriques, les vecteurs de base et les formes canoniques.
Méthode de diagonalisation : Application et propriétés
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Couvre la méthode de diagonalisation pour déterminer si une matrice non carrée A est diagonalizable.
Diagonalisation des matrices
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Explore les matrices diagonalisables, les vecteurs propres et la dynamique des populations à l'aide d'exemples concrets et d'opérations matricielles.
Méthode de l'orthogonalité et des moindres carrés
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Explore l'orthogonalité, les propriétés des produits de points, les normes vectorielles et les définitions d'angle dans les espaces vectoriels.
Matrices symétriques et vecteurs propres
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Couvre le concept de matrices symétriques, de bases orthogonales et de vecteurs propres.
Indépendance linéaire dans les espaces vectoriaux
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Explore l'indépendance linéaire dans les espaces vectoriels et les conditions pour déterminer l'indépendance linéaire.
Bases orthogonales en Algèbre linéaire
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Explore les bases orthogonales dans l'algèbre linéaire et leur application dans la résolution des équations linéaires.
Orthogonalité et projections
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Démontre le calcul des produits intérieurs et des projections entre vecteurs dans un espace donné.
Valeurs propres et vecteurs propres
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Couvre le calcul des valeurs propres et des vecteurs propres d'une matrice donnée.
Cartes linéaires et matrices
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Explore les cartes linéaires, les propriétés des matrices et les opérations sur les matrices.
Opérations matricielles : produits et propriétés
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Couvre la définition des matrices associées, des produits matriciels, des vecteurs d'image et des isomorphismes.
Projections et symétries
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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.
Méthodes de regroupement
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Couvre les méthodes de regroupement des moyennes K, hiérarchiques et DBSCAN avec des exemples pratiques.
Mouvement circulaire : dynamique et vitesse
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Explore la dynamique du mouvement circulaire, les calculs de vitesse et la décomposition vectorielle en physique avancée.
Valeurs propres des éléments de Coxeter
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Explore les valeurs propres des éléments de Coxeter, les permutations cycliques, l'invariance et la décomposition des espaces propres.
La méthode du volume fini
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Explore la méthode des volumes finis pour la simulation d'écoulement numérique, en mettant l'accent sur la diffusion constante dans la conduction thermique et les équations algébriques linéaires.
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