Solutions pour les moindres carrés

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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.

Théorèmes de l'équivalence des matrices

Explore les théorèmes d'équivalence matricielle pour les systèmes d'équations et les solutions des moindres carrés.

Solutions pour les moindres carrés

Couvre les solutions les moins carrées pour les systèmes linéaires utilisant des opérations matricielles et des systèmes normaux, illustrés par des exemples.

Factorisation matricielle: méthode des moindres carrés

Couvre la factorisation d'une matrice et la méthode des moindres carrés.

Algorithme Gram-Schmidt: Orthogonalisation et factorisation QR

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

QR de factorisation : processus Gram-Schmidt

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

Caractérisation des matrices inversées

Explore les propriétés des matrices invertibles, y compris les solutions uniques et l'indépendance linéaire.

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.

Modèles linéaires: moindres carrés et factorisation QR

Couvre les moindres carrés, la factorisation QR, les modèles linéaires et l'analyse de régression avec des applications aux données expérimentales.

Régression linéaire : bases et applications

Explore la régression linéaire en utilisant la méthode des moindres carrés pour adapter les points de données à l'équation y = ax + b.