Cette séance de cours couvre le concept de théorème de l2-embeddability, en discutant des encastrements isométriques, et en fournissant des exemples et des preuves liés aux matrices semi-définies positives et au calcul des valeurs propres.
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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 les concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire, y compris les équations linéaires, les opérations matricielles, les déterminants et les espaces vectoriels.
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.
