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Décomposition de la matrice : factorisation QR
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Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral
Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.
Factorisation QR : Bases orthogonales
Couvre la factorisation QR d'une matrice A en Q et R.
SVD: Décomposition de la valeur singulaire
Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.
Factorisation Cholesky: Théorie et Algorithme
Explore la méthode de factorisation Cholesky pour les matrices déterminées symétriques positives.
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.
Factorisation QR : Résolution du système des moindres carrés
Couvre la méthode de factorisation QR appliquée à la résolution d'un système d'équations linéaires au sens des moindres carrés.
Décomposition Spectral : matrices symétriques
Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.
LU Decomposition: Applications de systèmes linéaires
Couvre la méthode de décomposition de LU appliquée aux systèmes linéaires, présentant le système en deux étapes.
Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres
Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Matrices et formes quadratiques: concepts clés de l'algèbre linéaire
Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.