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Algèbre linéaire

Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.

Analyse numérique : méthodes directes pour les systèmes linéaires

Couvre les méthodes directes pour résoudre des systèmes linéaires en analyse numérique.

Décomposition de la valeur singulière : théorie et applications

Explorer la théorie de la décomposition de la valeur singulaire, les propriétés, l'unicité, l'approximation matricielle et les applications de réduction de dimensionnalité.

Multiplication matricielle et inverses

Couvre le produit de la matrice, les inverses et les propriétés des matrices inversées.

Multiplication matricielle : algorithmes et complexité

Couvre la notation matricielle, l'arithmétique, les algorithmes de multiplication et l'analyse de complexité.

Décomposition de la valeur singulaire

Couvre la Décomposition de la Valeur Singulière (SVD) d'une matrice et de ses applications.

Optimisation du convex : Notation et normes matricielles

Introduit la notation Convex Optimization, les fonctions convexes, les normes vectorielles et les propriétés matricielles.

Inversion de la matrice

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

Opérations de la matrice : Définitions et propriétés

Couvre les définitions et les propriétés des matrices, y compris les opérations matricielles et les déterminants.

Construction d'une méthode itérative

Couvre la construction d'une méthode itérative pour des systèmes linéaires en décomposant une matrice A en P, T et P_A.