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Décomposition de la valeur singulaire
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Théorèmes de projection orthogonale
Couvre les théorèmes liés à la projection orthogonale et aux bases orthonormales.
Polynômes caractéristiques et matrices similaires
Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.
Diagonalisation des matrices : Théorème spectral
Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.
QR de factorisation : processus Gram-Schmidt
Couvre le théorème QR de factorisation et la méthode Gram-Schmidt pour les bases orthonormales.
Caractérisation des matrices inversées
Explore les propriétés des matrices invertibles, y compris les solutions uniques et l'indépendance linéaire.
Décomposition de la valeur singulaire
Introduit Singular Value Decomposition (SVD) en algèbre linéaire, couvrant la factorisation matricielle et les propriétés avec des exemples pratiques.
Matrices symétriques : Diagonalisation
Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.
Décomposition de valeur singulière: vecteurs orthogonaux et décomposition matricielle
Explique la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur les vecteurs orthogonaux et la décomposition matricielle.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale et le théorème spectral.
Algèbre linéaire: Opérations matricielles
Explore l'équivalence entre les différentes propriétés des transformations linéaires représentées par des matrices et diverses opérations matricielles.