Décomposition de la valeur singulaire

Cette séance de cours couvre le concept de Singular Value Decomposition (SVD) en algèbre linéaire. SVD est une méthode de factorisation qui décompose une matrice en vecteurs singuliers et valeurs singulières. La séance de cours explique comment trouver les valeurs singulières non nulles et les matrices orthogonales qui forment le SVD. Il traite également des propriétés et des applications de SVD, telles que la diagonalisation matricielle et la détermination de rang. L'instructeur démontre le théorème lié à SVD et fournit des exemples de matrices de rang r. En outre, la séance de cours explore la nature symétrique des matrices et leur décomposition en utilisant SVD.