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Théorie des dimensions: espaces vectoriels et bases
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Transformation linéaire : matrices et bases
Couvre la méthode pour calculer les images des vecteurs dans une base donnée.
Indépendance linéaire et bases
Couvre l'indépendance linéaire, les bases et les systèmes de coordination avec des exemples et des théorèmes.
Calcul de la dimension matricielle
Explique comment calculer la dimension d'un noyau d'une matrice transposée.
Algèbre linéaire: changement de base et représentation matricielle
Explore les bases changeantes dans les espaces vectoriels et la représentation matricielle des transformations linéaires.
Carte du noyau, image et linéaire
Explique le noyau, l'image et les cartes linéaires, illustrant les concepts avec des exemples.
Équivalence des espaces vectoriels
Explore l'équivalence dans les espaces vectoriels, couvrant les conditions pour que les déclarations soient considérées comme équivalentes et les propriétés des bases algébriques.
Propriétés de transformation linéaire
Explore les propriétés des transformations linéaires à travers des calculs pas à pas et des manipulations matricielles.
Indépendance linéaire et bases dans les espaces vectoriaux
Explique l'indépendance linéaire, les bases et la dimension dans les espaces vectoriels, y compris l'importance de l'ordre des vecteurs dans une base.
Espaces vectoriaux : propriétés et opérations
Couvre les propriétés et les opérations des espaces vectoriels, y compris l'addition et la multiplication scalaire.
Projection orthogonale: Importance des bases orthogonales
Souligne l'importance d'utiliser des bases orthogonales dans l'algèbre linéaire pour représenter les transformations linéaires.