Décomposition LLT: Cholesky

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Introduit la décomposition de LU pour une résolution efficace des équations linéaires à l'aide de la factorisation matricielle.

Résume les méthodes de résolution des systèmes linéaires, y compris l'élimination gaussienne et la décomposition LU.

Explore la diagonalisation des matrices symétriques et de leurs valeurs propres, en mettant l'accent sur les propriétés orthogonales.

Couvre la méthode de factorisation Choleski pour résoudre efficacement les systèmes linéaires.

Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.

Couvre l'analyse des systèmes linéaires, en se concentrant sur des méthodes telles que Jacobi et Richardson pour résoudre des équations linéaires.

Explore les théorèmes d'équivalence matricielle pour les systèmes d'équations et les solutions des moindres carrés.

Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques et la décomposition de la valeur singulaire (SVD) pour la décomposition de la matrice.