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Algèbre linéaire : applications et matrices

Explore les concepts d'algèbre linéaire à travers des exemples et des théorèmes, en se concentrant sur les matrices et leurs opérations.

NumPy: Manipulation et radiodiffusion des rayons

Couvre la création, l'indexation, la manipulation et la diffusion en utilisant NumPy en Python.

Introduction à la programmation R pour la génétique et la génomique

Introduit un cours sur la génétique et la génomique, en se concentrant sur la programmation R avec des exercices interactifs.

Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation

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

Applications linéaires : matrices et transformations

Couvre les applications linéaires, les matrices, les transformations et le principe de superposition.

Équations linéaires : vecteurs et matrices

Couvre les équations linéaires, les vecteurs et les matrices, en explorant leurs concepts fondamentaux et leurs applications.

Caractérisation des matrices inversées

Explore les propriétés des matrices invertibles, y compris les solutions uniques et l'indépendance linéaire.

Algèbre linéaire: Base et matrices

Couvre le concept de base, les transformations linéaires, les matrices, les inverses, les déterminants et les transformations bijectives.

Algèbre linéaire: réduction de l'application linéaire

Couvre la réduction d'une application linéaire et la recherche de formes et de bases réduites correspondantes.

Vectorisation en Python : calcul efficace avec Numpy

Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.