Série Eisenstein : Décomposition et unitarisabilité

Séances de cours associées (25)

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Couvre la factorisation QR d'une matrice A en Q et R.

Introduit les bases orthogonales, la projection sur les sous-espaces, et le processus Gram-Schmidt dans l'algèbre linéaire.

Couvre la projection orthogonale, la décomposition spectrale, le processus Gram-Schmidt et la factorisation matricielle.

Couvre les exposants de Lyapunov, la mesure du chaos et l'analyse des perturbations dans les systèmes dynamiques.

Explore les projections orthogonales, les bases orthonormales et la factorisation QR dans l'algèbre linéaire.

Explore la factorisation QR, les bases orthogonales et les matrices pour les calculs numériques et les systèmes de résolution des équations.

Explore les algèbres de Lie, les représentations, les produits tenseurs et les relations de commutation en mathématiques.

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

Explore les projections orthogonales et la méthode de Gram-Schmidt pour construire des bases.

Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.