Calcul des matrices: Complexité et Solvants

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Essai de régression linéaire

Explorer les moindres carrés dans la régression linéaire, les essais d'hypothèses, les aberrations et les hypothèses du modèle.

Opérations matricielles : matrices triangulaires

Explore les opérations avec des matrices triangulaires et leur rôle dans la résolution des systèmes linéaires.

Diagonalisation des matrices symétriques

Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.

Moore-Penrose Pseudoinverse

Couvre le pseudoinverse Moore-Penrose et ses propriétés pour les matrices arbitraires.

Opérations Matrix: Factorisation de l'U.L. & Vecteur sous-espace

Couvre la factorisation de LU, les déterminants, les sous-espaces et les produits matriciaux.

Algèbre linéaire: équations normales et matrices symétriques

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

SVD: Décomposition de la valeur singulaire

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

Régression linéaire : bases et estimation

Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.

Inversion de la matrice

Explore l'inversion matricielle, les conditions d'invertibilité, l'unicité des matrices inverses et élémentaires pour l'inversion.