Chaos et Lyapunov Exponents: Analyse de la prévisibilité

Séances de cours associées (28)

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Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.

Explore des méthodes directes pour résoudre des systèmes linéaires d'équations, y compris l'élimination de Gauss et la décomposition de LU.

Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.

Couvre les théorèmes liés à la projection orthogonale et aux bases orthonormales.

Couvre la méthode de factorisation QR appliquée à la résolution d'un système d'équations linéaires au sens des moindres carrés.

Couvre la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur son application dans la compression d'images et la représentation de données.

Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.

Explore les bases orthogonales et orthonormées, le processus de Gram-Schmidt et les polynômes orthogonaux en physique.

Explore la décomposition de la valeur singulaire, l'approximation de bas rang, les sous-espaces fondamentaux et les normes matricielles.

Explique les familles orthogonales, les bases et les projections dans les espaces vectoriels.