Dimensions et bases de l'espace vectoriel

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (26)

Page 2 sur 3

Transformation linéaire : matrices et bases

Couvre la méthode pour calculer les images des vecteurs dans une base donnée.

Transformation linéaire : matrices et bases

Couvre la détermination des matrices associées aux transformations linéaires et explore les concepts de noyau et d'image.

Indépendance linéaire et bases

Couvre l'indépendance linéaire, les bases et les systèmes de coordination avec des exemples et des théorèmes.

Projection orthogonale: Décomposition spectrale

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

Algèbre linéaire de base

Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les cartes linéaires, les bases et les opérations matricielles.

Algèbre linéaire dans la notation de division

Couvre l'algèbre linéaire dans la notation Dirac, en se concentrant sur les espaces vectoriels et les bits quantiques.

Orthogonalité et caractères

Explique l'orthogonalité et les caractères dans les représentations de groupe, y compris les classes d'équivalence et les dimensions vectorielles de l'espace.

Hilbert Spaces : Systèmes orthonormés

Explore les espaces de Hilbert, les systèmes orthonormés et l'inégalité de Bessel, en mettant l'accent sur leurs propriétés et leur importance.

Indépendance linéaire et base

Explique l'indépendance linéaire, la base et le rang matriciel avec des exemples et des exercices.

Carte du noyau, image et linéaire

Explique le noyau, l'image et les cartes linéaires, illustrant les concepts avec des exemples.