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Gram-Schmidt Algorithme

Couvre l'algorithme Gram-Schmidt pour les bases orthonormales dans les espaces vectoriels.

Diagonalizabilité des matrices

Couvre le concept de diagonalisation des matrices et explore les valeurs propres et les vecteurs propres.

Algèbre linéaire: équations normales et matrices symétriques

Explore les équations normales, les pseudo-solutions, les solutions uniques et les matrices symétriques en algèbre linéaire.

Correction d'erreur

Couvre la correction d'erreur dans le calcul quantique en utilisant les codes Hamming et le décodage du syndrome.

Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation

Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.

Algèbre linéaire : bases canoniques et valeurs propres

Explore la base canonique, la cartographie linéaire et les valeurs propres en algèbre linéaire.

Applications linéaires : propriétés et exemples

Explore les propriétés des applications linéaires, y compris les matrices symétriques et la linéarité dans l'analyse.

Algèbre linéaire: Familles Génératrices Gratuites

Explore les familles génératrices libres en algèbre linéaire, en discutant des sous-espaces, de la stabilité et des relations de dépendance linéaires.

Algèbre linéaire: théorème de Rank

Explore le théorème de Rank en algèbre linéaire, couvrant les propriétés et les déterminants de la matrice.