Passer au contenu principal
Graph
Search
fr
en
Se Connecter
Recherche
Tous
Catégories
Concepts
Cours
Séances de cours
MOOCs
Personnes
Exercices
Publications
Start-ups
Unités
Afficher tous les résultats pour
Accueil
Séance de cours
Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral
Graph Chatbot
Séances de cours associées (25)
Précédent
Page 2 sur 3
Suivant
Algèbre linéaire
Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.
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 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
Couvre le théorème de décomposition de la valeur singulière et ses applications dans la pratique.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale et le théorème spectral.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques et l'importance de la décomposition des valeurs singulières.
Décomposition spectrale des matrices symétriques
Explore la décomposition spectrale des matrices symétriques, y compris la diagonalisation et les matrices de changement de base orthogonales.
Matrices orthogonales et décomposition spectrale
Couvre le processus de recherche de bases orthogonales et de décomposition spectrale des matrices symétriques.
Diagonalisation des matrices symétriques
Couvre la diagonalisation des matrices symétriques, le théorème spectral et l'utilisation de la décomposition spectrale.
Diagonalisation des matrices symétriques
Explore la diagonalisation des matrices symétriques et l'orthogonalité des vecteurs propres.