Décomposition de la valeur singulaire

Cette séance de cours couvre le concept de la décomposition de la valeur singulaire (SVD), expliquant comment une matrice peut être décomposée en trois matrices, fournissant une interprétation géométrique et discutant de l'approximation de bas rang. Il s'inscrit également dans les sous-espaces fondamentaux, la norme Frobenius, et la norme opérateur, soulignant l'importance des valeurs singulières dans les matrices approchantes. La séance de cours se termine par une explication détaillée du SVD et de ses applications dans différents domaines.