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Explore la théorie et les applications des déterminants matriciels, en mettant l'accent sur leur rôle dans l'invertibilité matricielle et l'unicité des solutions.
Fournit un examen des concepts d'algèbre linéaire cruciaux pour l'optimisation convexe, couvrant des sujets tels que les normes vectorielles, les valeurs propres et les matrices semi-définies positives.
Explore la méthode Jacobi et les techniques de diagonalisation, y compris la transformation de similarité, les méthodes de puissance et la décomposition QR.
