Gram-Schmidt Algorithme

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Algèbre linéaire de base

Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les cartes linéaires, les bases et les opérations matricielles.

Algèbre linéaire : représentation matricielle

Explore les applications linéaires dans la représentation R2 et matricielle, y compris la base, les opérations et l'interprétation géométrique des transformations.

Matrices orthogonales : propriétés et applications

Explore les propriétés et les applications des matrices orthogonales en algèbre linéaire, en se concentrant sur l'orthogonalité et les projections.

Bases orthogonales et projection

Introduit les bases orthogonales, la projection sur les sous-espaces, et le processus Gram-Schmidt dans l'algèbre linéaire.

Opérations matricielles : Systèmes linéaires et solutions

Explore les opérations matricielles, les systèmes linéaires, les solutions et la portée des vecteurs en algèbre linéaire.

Espaces vectoriaux : propriétés et opérations

Couvre les propriétés et les opérations des espaces vectoriels, y compris l'addition et la multiplication scalaire.

Algèbre linéaire: opérations matricielles et bases

Explore les opérations matricielles, la détermination des rangs, les dimensions du noyau et les concepts de base en algèbre linéaire.

Algèbre linéaire: réduction de l'application linéaire

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

Opérations matricielles : Déterminants et espaces vectoriaux

Couvre les stratégies pour les opérations matricielles et le concept d'espaces vectoriels.

Projection orthogonale: Importance des bases orthogonales

Souligne l'importance d'utiliser des bases orthogonales dans l'algèbre linéaire pour représenter les transformations linéaires.