Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
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.
Couvre la théorie et les exemples de matrices de diagonalisation, en se concentrant sur les valeurs propres, les vecteurs propres et lindépendance linéaire.
