Décomposition de valeur singulière: vecteurs orthogonaux et décomposition matricielle

Cette séance de cours couvre le concept de Singular Value Decomposition (SVD) en algèbre linéaire, en se concentrant sur la décomposition d'une matrice en vecteurs orthogonaux et l'importance des valeurs singulières. Il explique le processus de construction d'une base orthonormale, la détermination des valeurs singulières, et l'obtention de la SVD d'une matrice carrée. La séance de cours aborde également la signification des vecteurs unitaires et orthogonaux dans le processus de décomposition, ainsi que des exemples pratiques et des calculs.