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Diagonalisation des transformations linéaires

Explique la diagonalisation des transformations linéaires en utilisant des vecteurs propres et des valeurs propres pour former une matrice diagonale.

Espaces vectoriaux en R2 et R3

Couvre les espaces vectoriels en R2 et R3, y compris les plans et les lignes.

Représentations matricielles des demandes linéaires

Couvre les représentations matricielles des applications linéaires et l'équivalence entre matrices.

Méthodes d'optimisation

Couvre l'optimisation sans contrainte et contrainte, le contrôle optimal, les réseaux neuronaux et les méthodes d'optimisation globales.

Calcul de la matrice: classement et décomposition

Couvre le rang de matrice, le déterminant et la décomposition dans l'algèbre linéaire.

Diagonalisation des transformations linéaires

Couvre la diagonalisation des transformations linéaires en R^3, explorant les propriétés et les exemples.

Flux de cisaillement: instabilités et équations

Explore les instabilités de flux, les écoulements de cisaillement et la transition vers les équations de fonction de flux.

Optimisation avec contraintes

Couvre l'optimisation avec des contraintes et le théorème de KKT.

Calcul de la matrice

Couvre le calcul matriciel, y compris les déterminants, l'inversion matricielle et les solutions aux systèmes d'équations linéaires.

Algèbre linéaire: Compositions d'applications

Explore les compositions d'applications et les conditions d'injectivité en algèbre linéaire, y compris la restriction des applications et la preuve combinatoire des injections.