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Introduit la factorisation QR pour la décomposition matricielle, soulignant son importance dans diverses applications et les implications d'un modèle bien choisi.
Explore la Décomposition de la Valeur Singulière et son rôle dans l'apprentissage non supervisé et la réduction de dimensionnalité, en mettant l'accent sur ses propriétés et applications.
Couvre le théorème de décomposition de valeur singulière, expliquant la construction des bases orthonormales et la représentation matricielle de la décomposition.
Couvre le modèle de système, les récepteurs linéaires, l'évaluation des performances et les interprétations graphiques des récepteurs MIMO, y compris la détection du maximum de vraisemblance et l'annulation successive des interférences.