Couvre les concepts essentiels de l'algèbre linéaire pour l'optimisation convexe, y compris les normes vectorielles, la décomposition des valeurs propres et les propriétés matricielles.
Explore les décompositions matricielles, les algorithmes, la complexité computationnelle et les interactions prédateur-proie en algèbre linéaire numérique.
Explore les applications linéaires dans la représentation R2 et matricielle, y compris la base, les opérations et l'interprétation géométrique des transformations.
Introduit la factorisation QR pour la décomposition matricielle, soulignant son importance dans diverses applications et les implications d'un modèle bien choisi.
