Séance de cours
Réalisation équilibrée : Cas SISO
Séances de cours associées (30)
Contrôleurs polynomiaux SISO: Sylvester Matrix, principe du modèle interne
Couvre la conception des contrôleurs polynomiaux SISO en utilisant des concepts tels que la matrice Sylvester et la correspondance de modèle.
Analyse de corrélation canonique: Vue d'ensemble
Couvre l'analyse canonique de corrélation, une méthode pour trouver des relations entre deux ensembles de variables.
Observabilité et contrôlabilité
Explore l'observabilité et la contrôlabilité dans les systèmes linéaires, en soulignant l'importance du découplage des entrées pour l'observabilité.
Décomposition Spectral : matrices symétriques
Couvre la décomposition des matrices symétriques en valeurs propres et en vecteurs propres.
Diagonalisation des matrices : Théorème spectral
Couvre le processus des matrices diagonales, en se concentrant sur les matrices symétriques et le théorème spectral.
Polynômes caractéristiques et matrices similaires
Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.
Décomposition de la matrice: Triangulaire et Spectral
Couvre la décomposition des matrices en blocs triangulaires et la décomposition spectrale.
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.
SVD: Décomposition de la valeur singulaire
Couvre le concept de Décomposition de Valeur Singulaire (SVD) pour compresser l'information dans les matrices et les images.
Matrices symétriques : Diagonalisation
Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.