Séance de cours
Décomposition spectrale
Séances de cours associées (42)
Matrices symétriques et vecteurs propres
Couvre le concept de matrices symétriques, de bases orthogonales et de vecteurs propres.
Enveloppe quantique
Déplacez-vous dans l'enchevêtrement quantique, explorant l'état, l'évolution et la mesure des particules enchevêtrées.
Apprentissage non supervisé : recommandation de film
Couvre l'apprentissage non supervisé pour la recommandation de films en utilisant la décomposition des valeurs singulières.
Opérateurs linéaires : Transformation de base et valeurs propres
Explore la transformation de base, les valeurs propres et les opérateurs linéaires dans les espaces intérieurs des produits, en soulignant leur importance dans la mécanique quantique.
Matrices symétriques et décomposition SVD
Discute des propriétés des matrices symétriques et du théorème spectral.
Optimisation du convex : Notation et normes matricielles
Introduit la notation Convex Optimization, les fonctions convexes, les normes vectorielles et les propriétés matricielles.
Sous-espaces, spectres et projections
Explore les sous-espaces, les spectres et les projections en algèbre linéaire, y compris les matrices symétriques et les projections orthogonales.
Décomposition spectrale des matrices symétriques
Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques, y compris la diagonalisation et les matrices de changement de base orthogonales.
Décomposition de la valeur singulaireMOOC: Algèbre Linéaire (Partie 1)
Couvre le théorème de décomposition de valeur singulière, expliquant la construction des bases orthonormales et la représentation matricielle de la décomposition.
Réalisation équilibrée : Cas SISO
Couvre le concept de réalisation équilibrée dans le cas SISO, en mettant l'accent sur l'observabilité et la contrôlabilité du système.