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Décomposition de la valeur singulière : applications et théorèmes
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Décomposition de la valeur singulaire
Couvre le théorème de la valeur singulaire et son application dans les matrices de décomposition.
Décomposition des valeurs propres et des vecteurs propres
Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
Décomposition de la valeur singulaire
Explore la décomposition de la valeur singulaire, l'approximation de bas rang, les sous-espaces fondamentaux et les normes matricielles.
Analyse de corrélation canonique: Vue d'ensemble
Couvre l'analyse canonique de corrélation, une méthode pour trouver des relations entre deux ensembles de variables.
Transformations formelles : Partie 1
Couvre le sujet des transformations conformes, y compris les traductions, les dilatations, les rotations et l'algèbre conforme.
Décomposition de la valeur singulière : Exemple
Explique le processus étape par étape pour trouver la décomposition de valeur singulière d'une matrice.
Algèbre linéaire : bases et transformations
Couvre les bases, les transformations et les décompositions matricielles en algèbre linéaire.
Valeurs singulaires : Définitions et propriétés
Couvre le concept de valeurs singulières dans l'algèbre linéaire et leurs propriétés, y compris la diagonalisation et des exemples pratiques.
Décomposition spectrale
Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.
Diagonalisation des matrices : Théorème spectral
Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.