Algèbre linéaire : projection orthogonale et factorisation QR

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Factorisation QR : Résolution du système des moindres carrés

Couvre la méthode de factorisation QR appliquée à la résolution d'un système d'équations linéaires au sens des moindres carrés.

Algorithme Gram-Schmidt: Orthogonalisation et factorisation QR

Introduit l'algorithme Gram-Schmidt, la factorisation QR, et la méthode des moindres carrés.

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.

QR de factorisation : processus Gram-Schmidt

Couvre le théorème QR de factorisation et la méthode Gram-Schmidt pour les bases orthonormales.

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Décomposition de la valeur singulaire : Fondements

Couvre les fondamentaux de la décomposition de la valeur singulaire, y compris les propriétés, les applications et la mesure des erreurs.

Solutions pour les moindres carrés

Explique le concept de solutions de moindres carrés et leur application pour trouver la solution la plus proche d'un système d'équations.

Factorisation QR et moindres carrés

Explore la factorisation QR et la méthode des moindres carrés pour résoudre les systèmes d'équations.

Décomposition de valeur singulière: vecteurs orthogonaux et décomposition matricielle

Explique la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur les vecteurs orthogonaux et la décomposition matricielle.

Régression linéaire : absence ou présence de covariables

Explore la régression linéaire avec et sans covariables, couvrant des modèles capturés par des distributions indépendantes et des outils comme des sous-espaces et des projections orthogonales.