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Matrices symétriques et formes quadratiques

Explore les matrices symétriques, la diagonalisation et les propriétés des formes quadratiques.

Factorisation Cholesky: Théorie et Algorithme

Explore la méthode de factorisation Cholesky pour les matrices déterminées symétriques positives.

Matrices symétriques : Diagonalisation

Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.

Modèles linéaires: Ridge, OLS et LASSO

Couvre des modèles linéaires comme Ridge, OLS et LASSO, expliquant les valeurs singulières et l'analyse de régression.

Diagonalisation des matrices : Théorème spectral

Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.

Dérivés partiels : matrices et extrema local

Couvre les matrices hessiennes, les matrices positives définies et les extrémités locales des fonctions.

Résolution des systèmes linéaires

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

Matrices symétriques et formes quadratiques

Explore les matrices symétriques, les formes quadratiques et les points critiques dans les fonctions de deux variables.

Convex Optimization: Revue d'algèbre linéaire

Fournit un examen des concepts d'algèbre linéaire cruciaux pour l'optimisation convexe, couvrant des sujets tels que les normes vectorielles, les valeurs propres et les matrices semi-définies positives.

Programmation semi-définie

Couvre la programmation et l'optimisation semi-définies sur des cônes semi-définis positifs.