Familles et projections orthogonales

Séances de cours associées (23)

Page 2 sur 3

Couvre l'algorithme Gram-Schmidt pour les bases orthonormales dans les espaces vectoriels.

Explique la projection orthogonale et la décomposition vectorielle avec des exemples dans l'analyse de trajectoire des particules.

Explique la projection orthogonale en algèbre linéaire, en se concentrant sur la transformation des bases non orthogonales en bases orthogonales.

Couvre les applications linéaires, les matrices diagonales, les vecteurs propres et les sous-espaces orthogonaux en R^n.

Introduit l'orthogonalité entre les vecteurs, les angles et les propriétés du complément orthogonal dans les espaces vectoriels.

Couvre les familles orthogonales et les projections dans les espaces vectoriels, y compris le processus Gram-Schmidt.

Couvre les bases orthogonales, la méthode Gram-Schmidt, l'indépendance linéaire et les matrices orthonormées dans les espaces vectoriels.

Couvre le concept de complément orthogonal dans Rn et les propositions et théorèmes connexes.

Explore l'orthogonalité, les normes et les distances dans les espaces vectoriels pour résoudre des systèmes linéaires.

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