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Décomposition de valeur singulière: vecteurs orthogonaux et décomposition matricielle
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Décomposition de la valeur singulière : applications et interprétation
Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.
Décomposition de la valeur singulière: principes fondamentaux et applications
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Explique les familles orthogonales, les bases et les projections dans les espaces vectoriels.
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Couvre les théorèmes liés à la projection orthogonale et aux bases orthonormales.
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Couvre la décomposition d'une matrice dans ses valeurs propres et ses vecteurs propres, l'orthogonalité des vecteurs propres et la normalisation des vecteurs.
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