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Décomposition de la valeur singulière: principes fondamentaux et applications
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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.
Décomposition de valeur singulière: vecteurs orthogonaux et décomposition matricielle
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Orthogonalité et projection
Couvre l'orthogonalité, les produits scalaires, les bases orthogonales et la projection vectorielle en détail.
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SVD: Décomposition de la valeur singulaire
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Couvre les applications linéaires, les matrices diagonales, les vecteurs propres et les sous-espaces orthogonaux en R^n.