Décomposition de la valeur singulaire

Séances de cours associées (26)

Page 1 sur 3

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

Couvre le théorème de la valeur singulaire et son application dans les matrices de décomposition.

Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.

Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.

Explore les principes fondamentaux de la décomposition de la valeur singulière, y compris les bases orthonormées et les applications pratiques.

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

Explique la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur les vecteurs orthogonaux et la décomposition matricielle.

Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques et la décomposition de la valeur singulaire (SVD) pour la décomposition de la matrice.

Couvre le théorème de décomposition de la valeur singulière et ses applications dans la pratique.

Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.