Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral

Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.

Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.

Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.

Couvre le théorème de la valeur singulaire et son application dans les matrices de décomposition.

Couvre les systèmes linéaires, les matrices diagonales et triangulaires, et la factorisation de LU.