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Décompositions matricielles : LU, Cholesky, QR, Eigendecomposition
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Factorisation Cholesky: Théorie et Algorithme
Explore la méthode de factorisation Cholesky pour les matrices déterminées symétriques positives.
Décompositions matricielles : LU, Cholesky, QR, Eigendecomposition
Explore les décompositions matricielles pour résoudre des systèmes linéaires et simuler des dynamiques.
QR Factorisation
Explique le théorème de factorisation QR et démontre la procédure Gram-Schmidt avec un exemple.
Décomposition de la valeur singulaire
Explore la décomposition de la valeur singulaire, l'approximation de bas rang, les sous-espaces fondamentaux et les normes matricielles.
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.
LU Décomposition Algorithme
Couvre l'algorithme de décomposition de LU, transformant une matrice en L et U.
Décomposition de la valeur singulière : Exemple
Explique le processus étape par étape pour trouver la décomposition de valeur singulière d'une matrice.
Décomposition de la valeur singulaire
Explore la Décomposition de la Valeur Singulière et son rôle dans l'apprentissage non supervisé et la réduction de dimensionnalité, en mettant l'accent sur ses propriétés et applications.
Algèbre linéaire
Couvre les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles et la décomposition des valeurs singulières.
Décomposition de valeur singulière: compression d'image et applications
Couvre la décomposition de la valeur singulière, en se concentrant sur son application dans la compression d'images et la représentation de données.