Calcul des matrices: Complexité et Solvants

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (29)

Page 2 sur 3

Factorisation Cholesky: Théorie et Algorithme

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

Algèbre linéaire : projection orthogonale et factorisation QR

Explore le processus Gram-Schmidt, la projection orthogonale, la factorisation QR et les solutions de moindres carrés pour les systèmes linéaires.

Algorithme Gram-Schmidt: Orthogonalisation et factorisation QR

Introduit l'algorithme Gram-Schmidt, la factorisation QR, et la méthode des moindres carrés.

Décomposition de la valeur singulière : théorie et applications

Explore la théorie de la décomposition de la valeur singulière, les solutions de systèmes linéaires, les moindres carrés et les concepts d'ajustement des données.

Matrices et formes quadratiques: concepts clés de l'algèbre linéaire

Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.

Régression linéaire : méthode des moindres carrés

Explique la méthode des moindres carrés dans la régression linéaire pour trouver la ligne la mieux adaptée à un ensemble de points de données.

Projection orthogonale : Espace euclidien

Explore la projection orthogonale dans l'espace euclidien, en mettant l'accent sur l'unicité et les méthodes de calcul.

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.

Sans titre

Caractérisation des matrices inversées

Explore les propriétés des matrices invertibles, y compris les solutions uniques et l'indépendance linéaire.