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Décomposition de la valeur singulière: principes fondamentaux et applications
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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.
Étude analytique de l'espace
Explore les repères, les coordonnées, les vecteurs, la coplanarité, les équations cartésiennes et les règles géométriques dans l'espace.
Décomposition de la valeur singulaire
Introduit Singular Value Decomposition (SVD) en algèbre linéaire, couvrant la factorisation matricielle et les propriétés avec des exemples pratiques.
Décomposition de la valeur singulaire (SVD)
Couvre en détail la décomposition de la valeur singulière (SVD), y compris les propriétés des matrices et la linéarité du système.
Familles et projections orthogonales
Introduit des familles orthogonales, des bases orthonormales et des projections dans l'algèbre linéaire.
Décomposition de la valeur singulaire
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Algèbre linéaire: Décomposition de la valeur singulière
Déplacez-vous dans la décomposition de valeur singulière et ses applications dans l'algèbre linéaire.
Calcul vectorielle en 3D
Couvre le concept d'espace vectoriel 3D, produit scalaire, bases, orthogonalité et projections.
Indépendance linéaire et base
Explique l'indépendance linéaire, la base et le rang matriciel avec des exemples et des exercices.
Polynômes caractéristiques et matrices similaires
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