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Complément Python : Numpy, Scipy, Matplotlib

Couvre des sujets Python avancés tels que les opérations numpy, l'algèbre linéaire scipy et matplotlib pour la création de figures.

Algèbre linéaire de base

Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris la résolution des équations et la compréhension des systèmes d'équations linéaires graphiquement.

Algèbre linéaire: Informations sur le cours

Fournit des détails sur la logistique des cours d'algèbre linéaire, les séances d'exercices et l'information sur les examens.

Algèbre linéaire: théorèmes et exemples

Explore la démonstration d'un théorème fondamental d'algèbre linéaire et le concept d'indépendance et de bases linéaires.

Algèbre linéaire: Systèmes d'équations linéaires

Introduit des concepts d'algèbre linéaire, se concentrant sur la résolution des systèmes d'équations linéaires et de leurs représentations.

Espaces vectoriels: propriétés et exemples

Explore les espaces vectoriels, en se concentrant sur les propriétés, les exemples et les sous-espaces dans un exercice pratique sur les polynômes.

Étude analytique de l'espace

Explore les repères, les coordonnées, les vecteurs, la coplanarité, les équations cartésiennes et les règles géométriques dans l'espace.

Systèmes d'équations linéaires et matrices

Couvre la définition des équations linéaires, des systèmes, des solutions et des représentations en 2D et 3D.

Algèbre linéaire : applications identiques

Explore des applications identiques en algèbre linéaire, en discutant de leur représentation et de leurs implications à travers des exemples et la résolution d'équations.

Équilibre en 3D : les fondamentaux de la mécanique structurale

Explore l'équilibre dans les structures 3D, les contraintes, les types de supports et les catégories d'équilibre.