Gram-Schmidt Algorithme

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Séances de cours associées (24)

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Familles et projections orthogonales

Introduit des familles orthogonales, des bases orthonormales et des projections dans l'algèbre linéaire.

Familles et projections orthogonales

Explique les familles orthogonales, les bases et les projections dans les espaces vectoriels.

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.

Algèbre linéaire de base

Couvre les concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire, y compris les équations linéaires, les opérations matricielles, les déterminants et les espaces vectoriels.

Orthogonalité et projection

Couvre l'orthogonalité, les produits scalaires, les bases orthogonales et la projection vectorielle en détail.

Théorèmes de projection orthogonale

Couvre les théorèmes liés à la projection orthogonale et aux bases orthonormales.

Opérations matricielles et orthogonalité

Couvre les opérations matricielles, le produit scalaire, l'orthogonalité et les bases dans les espaces vectoriels.

Bases orthogonales dans les espaces vectoriels

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

Algèbre linéaire: matrices et applications linéaires

Couvre les matrices, les applications linéaires, les espaces vectoriels et les fonctions bijectives.

Trouver une base à partir d'un système de générateurs

Couvre le processus de recherche d'une base à partir d'un système de générateurs en algèbre linéaire.