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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.
Résolution des systèmes linéaires
Couvre la résolution des systèmes linéaires en utilisant la méthode Gauss pour déterminer des solutions uniques, infinies ou inexistantes.
Vectorisation en Python : calcul efficace avec Numpy
Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.
Systèmes linéaires : méthodes directes
Couvre la formulation des systèmes linéaires, les méthodes directes et itératives pour les résoudre, et le coût de la factorisation LU.
Analyse numérique: Systèmes linéaires
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Polynômes caractéristiques et matrices similaires
Explore les polynômes caractéristiques, la similarité des matrices et les valeurs propres dans les transformations linéaires.
Analyse numérique : méthodes directes pour les systèmes linéaires
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Propriétés de la matrice
Explore les formes matricielles, la compatibilité et l'inversibilité, y compris les formes décalées et la compatibilité du système.
Équations linéaires : vecteurs et matrices
Couvre les équations linéaires, les vecteurs et les matrices, en explorant leurs concepts fondamentaux et leurs applications.
Équations linéaires : Notation matricielle et solutions
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